Invited Session I: 30 years of normalization in the visual system: Spatiotemporal fluctuations in E/I balance & their impact on perception
Notice bibliographique
Résumé
The Normalization Model has helped illuminate our understanding of neural computations in a wide variety of contexts. Here, I will describe our recent efforts to understand how intrinsic fluctuations in the ratio of excitatory to inhibitory conductances play out in space and time, and how these fluctuations impact perception. We find that spontaneous cortical activity is organized into traveling waves that traverse visual cortex several times per second. Recording in Area MT of the common marmoset, we find that these intrinsic traveling waves (iTWs) regulate both the gain of the stimulus-evoked spiking response and the monkey's perceptual sensitivity. A large-scale spiking network model recapitulates the properties of iTWs measured in vivo and explains the observed fluctuations in response gain as resulting from momentary fluctuations in E/I balance. The model predicts that iTWs are sparse, in the sense that only a small fraction of the neural population participates in any individual iTW. As a result, iTWs can occur without inducing correlated variability, which we have found, in separate experiments, can impair sensory discrimination. We thus refer to the model as the sparse-wave model of iTWs. Taken together, these findings lead to the conclusion that traveling waves strongly modulate neural and perceptual sensitivity.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,012 |
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 ».