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一个全景代码,用于通过皮层神经元来定位声音.

J C Middlebrooks1, A E Clock, L Xu

  • 1Department of Neuroscience, University of Florida Brain Institute, Gainesville 32610-0244.

Science (New York, N.Y.)
|May 6, 1994
PubMed
概括

猫的听觉神经元使用时模式,而不仅仅是数量,以精确地定位声音. 这种神经编码为声音源本地化提供了比以前想象的更多信息.

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科学领域:

  • 神经科学是一个神经科学.
  • 听觉感知是一种听觉感知.
  • 计算神经科学是一种神经科学.

背景情况:

  • 猫的前方生态脉中的听觉神经元是基于传统的尖峰数量测量来广泛调整声音源位置的.
  • 这种广泛的调整表明,单个神经元如何表示声音位置的精度有限.

研究的目的:

  • 调查单个听觉神经元的时间尖峰模式是否比尖峰计数更有效地编码声音位置.
  • 为了确定人工神经网络在基于神经元的时间发射模式来分类声音位置的准确性.

主要方法:

  • 一个人工神经网络被训练来分类单个听觉神经元的时间尖峰模式.
  • 评估了网络对声音位置的分类准确性.
  • 神经元信息内容在尖峰模式和尖峰数量之间进行了比较.

主要成果:

  • 人工神经网络在使用时间尖峰模式对声音位置进行分类时,实现了超过两倍的机会级准确性.
  • 73%单个神经元的时间尖峰模式有效地编码了声音的位置.
  • 尖峰模式始终带有更多关于声音位置的信息,而不是单独的尖峰数量.

结论:

  • 听觉神经元的时间发射模式为声音源位置提供了比传统的尖峰数量测量更精确的代码.
  • 这些神经元似乎在360度的光线中编码声音位置,挑战了以前关于宽调的概念.