I flera sensoriska vägar, input stimuli projekt till glest aktiva nedströms populationer som har fler neuroner än inkommande axoner. Här tar vi upp de beräkningsmässiga fördelarna med expansion och sparseness för klustererade ingångar, där olika kluster representerar beteendemässigt distinkt stimuli och intrakluster variabilitet representerar sensoriskt eller neuronal brus. Genom analytiska beräkningar och numeriska simuleringar visar vi att den expansion som genomförs med feed-forward slumpmässiga synapsvikter förstärker variabiliteten i inkommande stimuli, och denna bullerhöjning ökar med gleshet i den expanderade representationen. Dessutom skapar den låga dimensionaliteten hos det ingående skiktet överlappningar mellan de inducerade representationerna av olika stimuli, vilket begränsar fördelarna med expansion. Högt glesa expansiva representationer som erhålls genom synapser som kodar den klustrade strukturen av inmatningen minskar både intrastimulera variabilitet och överskott överlappar mellan stimuli, förbättra förmågan för nedströms neuroner att utföra klassificerings- och igenkänningsuppgifter. Konsekvenser för lukt, cerebellar och visuell bearbetning diskuteras.
Dessutom har REF undersökt den beräkningsroll som glesa expansiva representationer har i samband med kategoriseringen av stimuli som aptitretande eller motverkande.
Sparseness and Expansion in Sensory Representations
{'venue': 'Neuron', 'journal': 'Neuron', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}