Den visuella cortex kan extrahera olikhet information genom användning av binokulära celler. Denna process återspeglas av Diparity Energy Model, som beskriver rollen och funktionen av enkla och komplexa binokulära neuronpopulationer, och hur de kan extrahera skillnader. Denna modell använder explicita cellparametrar för att matematiskt bestämma föredragna cellskillnader, såsom rumsliga frekvenser, orienteringar, kikarfaser och mottagliga fältpositioner. Men hjärnan kan inte komma åt sådana explicita cellparametrar; den måste förlita sig på cellsvar. I den här artikeln implementerade vi en utbildad binokulär neuronal population, som kodar skillnader information implicit. Detta gör det möjligt för befolkningen att lära sig hur man avkodar skillnader, på ett liknande sätt som hur vårt visuella system kunde ha utvecklat denna förmåga under evolutionen. Samtidigt kan svar av monokulära enkla och komplexa celler också koda linje- och kantinformation, vilket är användbart för att förfina skillnader vid objektgränser. Hjärnan bör sedan, med utgångspunkt från ett utkast till skillnader på låg nivå, kunna integrera all information, inklusive färg- och perspektivperspektiv, för att sprida bättre uppskattningar till högre kortikala områden.
LCVB-DEM REF introducerar en utbildad binokulär neuronal population för att lära sig hur man avkodar skillnader.
Luminance, Colour, Viewpoint and Border Enhanced Disparity Energy Model
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}