结果北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室发布了PNAS文件,揭示了局部视觉特征的检测和学习的神经机制。
时间:2019-04-05 02:51:47 来源:紫金门户网 作者:匿名


2018年9月25日,美国国家科学院院刊PNAS(五年影响因子:10.359)发表了北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室在线培训,李肇平教授及实验。李武教授合作研究的最新成果揭示了局部视觉特征差异检测的神经机制及其学习。

如果视觉目标的基本特征与周围场景之间存在很大差异(如图1A所示,一条线与其他场景不同),目标将被大脑快速自动检测到,产生“百万”绿色“在我们的感知中。群集中的突出显示突出显示并自动吸引我们的注意力。当局部特征的差异很小时(如图1B所示),目标不再引起视觉突出显示效果,并且检测需要主动注意搜索;为了提高精细特征差异的检测能力,需要强化学习训练。

图1.猕猴的视觉刺激和目标检测行为数据示意图。答:特征差异很大的目标(这里是方向差异)(在图的右下角)。 B:特征差异较小的目标(在图的左侧)。 C:执行方向差异检测任务的猕猴的正确率随着目标与背景之间的角度增加而增加,并随着日常训练逐渐增加。 D:执行测试任务的猕猴的响应随着目标和背景之间的角度增加而减小,并且随着训练逐渐减小(即,检测速度变快)。

李兆平教授此前通过计算建模提出了一种自下而上的视觉显着图理论(Li ZP,PNAS 1999)。据信,大脑的初级视觉皮层(V1区域)通过其内部神经元之间的水平连接相互作用。将视觉输入转换为用神经元放电率编码的显着图,以引导我们将注意力集中在局部特征差异最大的位置(即,最强的视觉上重要的信号),从而调节高光看见感知效果。然而,该理论尚未在实验上与神经元和行为水平的组合相结合,并且尚不清楚学习训练是否影响V1的视觉上重要的信号。近年来李武教授的研究小组发现,在训练猕猴以检测复杂背景下的全局轮廓的过程中,自上而下的反馈调整可以优化V1神经元的编码并提高视觉检测能力(Chen MG等,Neuron 2014) ; Yan Y等人,Nature Neuroscience 2014; Chen RJ等人,Neuron 2017),但目前尚不清楚反馈调节是否是感知学习中普遍存在的机制,并且高度依赖于V1。内环的局部特征差异检测在学习中起重要作用。为了澄清视觉感知和学习中的上述重要问题,研究小组在猕猴的V1区域植入微电极阵列,并在训练猴子的过程中跟踪神经元的反应,以检测不同程度的猴子。突出(图1)。记录。该研究发现,V1神经元通过两个时间上分离的成分编码局部特征差异:反映自下而上视觉上显着信号的早期成分和反映自上而下调节的后期成分(后者从前者延迟约40)毫秒。在训练过程中,早期视觉显着信号的幅度本身不会改变,但它与猕猴检测目标的正确速率和速度变得越来越相关,表明训练将在此期间产生这些早期重要信号。阅读过程。更有效地使用。叠加在V1的早期神经信号上的是晚期响应成分,它随着训练而出现并逐渐增加。该组件不仅表征了局部特征的差异,而且通过训练逐渐提高了峰值时间,对应于猕猴的检测速度得到了提高。在神经元水平观察到的这些现象可以解释导致实践和自动化处理的训练的行为行为。

该研究由科技部973计划,国家自然科学基金会,盖茨比基金会,111智力计划和中央大学基础研究服务专项基金资助。

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