Hjärnan har en modulär design. Fördelarna med modularitet är välkända för ingenjörer: moduler som kan replikeras och kaskad, såsom transistorer och webbservrar, ligger i roten av kraftfull teknik. Hjärnan verkar tillämpa denna princip på två sätt: med modulära kretsar och med modulära beräkningar. Anatomiska bevis tyder på förekomsten av kanoniska mikrokretsar som replikeras över hjärnområden, till exempel, över regioner i hjärnbarken 1,2. Fysiologiska och beteendemässiga bevis tyder på att kanoniska neurala beräkningar finns - standard beräkningsmoduler som tillämpar samma grundläggande operationer i en mängd olika sammanhang. En kanonisk neural beräkning kan förlita sig på olika kretsar och mekanismer, och olika hjärnregioner eller olika arter kan genomföra det med olika tillgängliga komponenter. En tredje typ av beräkning har setts för att fungera i olika neurala system: splittrande normalisering. Normalisering beräknar ett förhållande mellan svaret hos en enskild neuron och den summerade aktiviteten hos en grupp neuroner. Normalisering föreslogs i början av 1990-talet för att förklara icke-linjära egenskaper hos neuroner i primär visuell cortex [17] [18] [19]. Liknande beräkningar 20 hade tidigare föreslagits för att förklara ljus anpassning i näthinnan [21] [22] [23] [24], storlek invarians i flyga visuella systemet 25 och associativ minne i hippocampus 26. Bevis som har samlats sedan dess tyder på att normalisering spelar en roll i en mängd olika modaliteter, hjärnregioner och arter. Här granskar vi dessa bevis och föreslår att normalisering är en kanonisk neural beräkning i sensoriska system och möjligen också i andra neurala system. Vi inför normalisering genom att beskriva resultat från luktsystemet hos ryggradslösa djur. Vi beskriver sedan dess funktion i näthinnan, i primär visuell cortex, i högre visuella kortikala områden och i icke-visuella kortikala områden, och diskuterar dess roll i sensorisk bearbetning och i de modulerande effekterna av uppmärksamhet. Slutligen granskar vi de flera mekanismer och kretsar som kan associeras med normalisering, och de beteendemätningar som fångas väl genom normalisering. Två oberoende sektioner definierar de grundläggande elementen i normaliseringsekvationen och de många roller som har föreslagits för normalisering i förhållande till optimering av den neurala koden. Det finns ökande bevis för att hjärnan förlitar sig på en uppsättning kanoniska neurala beräkningar, upprepa dem över hela hjärnan regioner och modaliteter för att tillämpa liknande operationer på olika problem. En lovande kandidat för en sådan beräkning är normalisering, där neurons svar divideras med en vanlig faktor som normalt inkluderar den summerade aktiviteten hos en grupp neuroner. Normalisering utvecklades för att förklara svar i den primära visuella cortex och är nu tänkt att fungera i hela det visuella systemet, och i många andra sensoriska modaliteter och hjärnregioner. Normalisering kan ligga till grund för operationer såsom representation av lukter, de modulerande effekterna av visuell uppmärksamhet, kodning av värdet och integrering av multisensorisk information. Dess närvaro i en sådan mångfald av neurala system i flera arter, från ryggradslösa djur till däggdjur, tyder på att det fungerar som en kanonisk neural beräkning.
Adaptiv normalisering har beskrivits som en kanonisk neural beräkning i neurovetenskap eftersom biologiska system använder det på i huvudsak alla sensoriska modaliteter REF.
Normalization as a canonical neural computation
{'venue': 'Nature Reviews Neuroscience', 'journal': 'Nature Reviews Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}