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■ コウモリのlocalizationとdetection

FB経由で以下の論文を知った。"Optimal Localization by Pointing Off Axis" Science 2010 コウモリがecholocationをするときにはソナーのピークではなくて、ちょっとずれたところを使う。

これはつまり、センサーの応答の変化が最大(slopeがもっとも急峻)なところを使う=fisher情報量が最大のところを使う、ということで、以前ブログで言及したpopulation codingの話(20120122)と同じことなのだ。

つまり、Hol and Treue のvision research 2001の現象と Jazayeri & Movshon Nature Neuroscience 2006 (pdf)の計算論のときにはtuning curveの広いセンサーを使ってcoarse discriminationをしなければいけない状況ではdetectionとidentificationとが乖離するということが分かっていて、それをわたしはYN-FCの話と関連づけられないかと考えていたのだった。

このコウモリの話のいいところは、これがlocalization、しかも自分を動かしながらやっていくという話であって、detectionとlocalizationという図式で捉えられているということ。それならばこっちのほうがよりsaccadeに近い状況と言えるだろう。

saccadeがちとややこしいのは、ものすごく速い現象(<30ms)なので視覚フィードバックは使えない、でも小脳の内部モデルでフィードフォワード的に軌道修正しているという点。しかし、正確なサッカードに必要なことと正確な検出に必要なこととが計算論的にどう違っているかというような問題として考えるヒントになりそうだ。

まだ頭が追いついてないけど、そしてこれは私が今この一ヶ月以内にとりかかるべきことでもないけど、とにかくこうやってメモっておく。

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