Putative excitatory and inhibitory neurons in the macaque inferior temporal cortex play distinct roles in core object recognition
Notice bibliographique
Résumé
Distributed neural population activity in the macaque inferior temporal (IT) cortex, which lies at the apex of the visual ventral stream hierarchy, is critical in supporting an array of object recognition behavior. Previous research, however, has been agnostic to the relevance of specific cell types, inhibitory vs. excitatory, in the formation of "behaviorally sufficient" IT population codes that can accurately predict primate object confusion patterns. Therefore, here, we first compared the strength of behavioral predictions of neural decoding ("readout") models constructed from specific (putative) cell types in the IT cortex. We performed large-scale neural recordings while monkeys (n=3) fixated images (640) presented (100ms) in their central (8 degrees) field of view. Monkeys (n=3) also performed binary object discrimination tasks (8 objects; 640 images; 28 binary tasks). We performed PCA (and spike shape) based spike sorting analysis to categorize the recorded neural signals into two groups: broad-spiking (104; putative excitatory) and narrow-spiking (33; putative inhibitory) neurons. We observed that decoding strategies (205 linking hypotheses tested) derived from excitatory neurons significantly outperform those produced by inhibitory neurons in overall accuracy and image-by-image match to monkey behavioral patterns. Given that current artificial neural network (ANN) models of the ventral stream (as documented in Brain-Score) explain ~50% of macaque IT neural variance and produce human-like accuracies in object recognition tasks, we compared their predictions of putative excitatory (Exc) vs. inhibitory (Inh) IT neurons. Interestingly, we observed that ANNs predict Exc neurons significantly better than Inh neurons (Exc-Inh = 10%; p<0.0001). Taken together, the correlative evidence for cell-type specificity in the linkage between IT population activity and object recognition behavior, along with the novel cell-type specific benchmarks (that disrupt the current Brain-Score ranking of the encoding models for macaque IT), provides valuable guidance for the next generation of more refined brain models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».