内禀增益调制与自适应神经编码

在许多情况下，神经系统的计算可简化为感受野（或一组线性滤波器）和阈值函数（或增益曲线），后者决定发放概率；这被称为线性/非线性模型。在某些形式的感觉适应中，这些线性滤波器和增益曲线会非常迅速地调整以适应随机变化驱动输入的方差变化。一个看似相似但此前未被关联的问题是皮层神经元中背景噪声对增益控制的观察：发放率与电流 (f-I) 曲线的斜率随背景随机输入的方差而变化。在此，我们通过将 f-I 曲线增益的方差依赖性变化与通过采样获得的变化的经验线性/非线性模型的特征联系起来，展示了这两种观察结果之间的直接对应关系。在底层系统固定的情况下，我们推导了增益相对于均值和方差的变化与从白噪声刺激的反向相关导出的感受野之间的关系。利用两个通过简单参数变化表现出不同增益调制特性的基于电导的模型神经元，我们表明这两个模型的编码特性定量地满足预测关系。我们的结果描述了方差依赖性增益调制和自适应神经计算如何源于内禀非线性。