Gain adaptation and variability of vestibular corticothalamic neurons shape our perception of natural self motion stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Natural stimuli display complex spatiotemporal characteristics. In order to encode such stimuli efficiently, sensory systems must continuously adapt by changing their response properties. The computational role of such adaptation remains poorly understood because adaptation can increase coding ambiguity. We investigated how vestibular thalamocortical neurons (VTN) and their afferent input within the vestibular nuclei (VON) respond to simple artificial and complex natural selfmotion stimuli in rhesus macaques. We found that both groups displayed comparable response properties to artificial stimuli which led to ambiguity. While such ambiguity persisted for artificial stimuli for VON, VTN instead faithfully followed the timecourse of natural selfmotion stimuli. A model including gain adaptation successfully reproduced our experimental data. Our results challenge the common wisdom that adaptation leads to ambiguity by showing that such adaptation actually leads to unambiguous encoding of natural stimuli. Second, we investigated the role of these VTN in the perception of selfmotion. We tested whether their responses can account for violation of Weber's law, i.e. discrimination performance is enhanced at higher stimulus amplitudes. While neural gain decreased as a function of stimulus amplitude, neural variability saturated at high values. As a result, neural populations thresholds saturated and agreed with perception. Taken together, we provide novel insights as to how variability and gain control contribute to encoding of natural stimuli with continually varying statistics.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».