Natural versus Synthetic Stimuli for Estimating Receptive Field Models: A Comparison of Predictive Robustness
Notice bibliographique
Résumé
An ultimate goal of visual neuroscience is to understand the neural encoding of complex, everyday scenes. Yet most of our knowledge of neuronal receptive fields has come from studies using simple artificial stimuli (e.g., bars, gratings) that may fail to reveal the full nature of a neuron's actual response properties. Our goal was to compare the utility of artificial and natural stimuli for estimating receptive field (RF) models. Using extracellular recordings from simple type cells in cat A18, we acquired responses to three types of broadband stimulus ensembles: two widely used artificial patterns (white noise and short bars), and natural images. We used a primary dataset to estimate the spatiotemporal receptive field (STRF) with two hold-back datasets for regularization and validation. STRFs were estimated using an iterative regression algorithm with regularization and subsequently fit with a zero-memory nonlinearity. Each RF model (STRF and zero-memory nonlinearity) was then used in simulations to predict responses to the same stimulus type used to estimate it, as well as to other broadband stimuli and sinewave gratings. White noise stimuli often elicited poor responses leading to noisy RF estimates, while short bars and natural image stimuli were more successful in driving A18 neurons and producing clear RF estimates with strong predictive ability. Natural image-derived RF models were the most robust at predicting responses to other broadband stimulus ensembles that were not used in their estimation and also provided good predictions of tuning curves for sinewave gratings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».