Natural computation, much ado about nothing
| Autor: | Baudot, Pierre |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Unité de neurosciences intégratives et computationnelles (UNIC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, Yves Frégnac(fregnac@iaf.cnrs-gif.fr), Baudot, Pierre |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2006 |
| Předmět: |
codage efficace
reliability reproductibilité efficient coding nonlinearity assemblées neuronales Champ-récepteur complexité cortex nonlinearité Receptive-field [SDV.NEU]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC] [SDV.NEU] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC] Adaptation neural assembly complexity |
| Zdroj: | Neurons and Cognition [q-bio.NC]. Université Pierre et Marie Curie-Paris VI, 2006. English |
| Popis: | The information coding of the environment by the brain is subject to intense debate at the level of its biological implementation (functional properties) as well as at the level of its reliability, efficiency and precision. This study is based on in-vivo intracellular recordings of responses of primary visual cortex neurons to stimuli of various complexity including natural scene animated by eye-movements. We show that functional selectivity are generated by cortical recurrence notably by the excitation/inhibition balance expressed through a large diversity of combinatory of synaptic input functional selectivity. In natural condition with eye-movement, the observed code is highly reliable, binary and temporal and cortical computation is removing input redundancies. Nonlinearity or gain controls, which biphasic temporal profile sculpts the cortical responses, increase the temporal precision and reproducibility of the code. We propose in discussion, a sketch of a statistical model of adaptation and self-organisation consisting in the maximisation of the mutual-information between the system and its environment. This model, based on a decomposition of entropy into microscopic ordered redundancy, is sufficient to account for some defining properties of living systems such as reliability, diversity/specialisation, and optimal or efficient coding. Le codage de l'information environnementale par le cerveau est sujet à d'intenses débats tant au niveau de son implémentation biologique (propriété fonctionnelles) qu'au niveau de sa variabilité et de sa précision. Cette étude se base sur des enregistrements intracellulaires in-vivo des réponses des neurones du cortex visuel primaire à des stimuli de complexité variable incluant des images naturelles animées par des mouvements oculaires. Nous montrons que les propriétés fonctionnelles sont générées par la récurrence corticale, notamment par la balance excitation/inhibition exprimée au travers d'une grande diversité de combinatoire de sélectivité fonctionnelle des entrées synaptiques. En condition naturelle avec mouvement des yeux, nous montrons que le code est reproductible, binaire/temporel et que l'analyse corticale se traduit par une réduction des redondances présentes dans les entrées. Les interactions ou contrôles de gain corticaux, dont le profile temporel biphasique sculpte temporellement les réponses corticales, augmentent la précision temporelle et la reproductibilité du code. Nous proposons (en discussion) une ébauche de modèle statistique général d'adaptation et d'auto-organisation consistant en la maximisation de l'information mutuelle entre le système et son environnement. Ce modèle, basé sur une décomposition microscopique de l'entropie en ordre de redondance, est suffisant pour rendre compte des propriétés singulières de l'organisation du vivant (incluant la cognition) tel que sa reproductibilité, sa diversité, et son optimalité (en terme de codage). |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|