Distributed Population Mechanism for the 3-D Oculomotor Reference Frame Transformation
Notice bibliographique
Résumé
Human saccades require a nonlinear, eye orientation-dependent reference frame transformation to transform visual codes to the motor commands for eye muscles. Primate neurophysiology suggests that this transformation is performed between the superior colliculus and brain stem burst neurons, but provides little clues as to how this is done. To understand how the brain might accomplish this, we trained a 3-layer neural net to generate accurate commands for kinematically correct 3-D saccades. The inputs to the network were a 2-D, eye-centered, topographic map of Gaussian visual receptive fields and an efference copy of eye position in 6-dimensional, push-pull "neural integrator" coordinates. The output was an eye orientation displacement command in similar coordinates appropriate to drive brain stem burst neurons. The network learned to generate accurate, kinematically correct saccades, including the eye orientation-dependent tilts in saccade motor error commands required to match saccade trajectories to their visual input. Our analysis showed that the hidden units developed complex, eye-centered visual receptive fields, widely distributed fixed-vector motor commands, and "gain field"-like eye position sensitivities. The latter evoked subtle adjustments in the relative motor contributions of each hidden unit, thereby rotating the population motor vector into the correct correspondence with the visual target input for each eye orientation: a distributed population mechanism for the visuomotor reference frame transformation. These findings were robust; there was little variation across networks with between 9 and 49 hidden units. Because essentially the same observations have been reported in the visuomotor transformations of the real oculomotor system, as well as other visuomotor systems (although interpreted elsewhere in terms of other models) we suggest that the mechanism for visuomotor reference frame transformations identified here is the same solution used in the real brain.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».