Model normalizacji

Model normalizacji jest wpływowym modelem odpowiedzi neuronów w pierwotnej korze wzrokowej . David Heeger opracował model na początku lat 90., a później udoskonalił go wraz z Matteo Carandinim i J. Anthonym Movshonem . Model obejmuje etap podziału. W liczniku jest wyjście klasycznego pola receptywnego . W mianowniku stała plus miara lokalnego kontrastu bodźca . Chociaż model normalizacji został początkowo opracowany w celu wyjaśnienia reakcji w pierwotnej korze wzrokowej, obecnie uważa się, że normalizacja działa w całym układzie wzrokowym oraz w wielu innych modalnościach czuciowych i obszarach mózgu, w tym reprezentacji zapachów w opuszce węchowej, efektach modulacyjnych uwagi wzrokowej, kodowania wartości i integracji informacji multisensorycznych. Zaobserwowano to również przy potencjałach podprogowych w hipokampie. Jego obecność w tak różnorodnych systemach neuronowych u wielu gatunków, od bezkręgowców po ssaki, sugeruje, że normalizacja służy jako kanoniczne obliczenie neuronowe. Dzieląca normalizacja zmniejsza redundancję w statystykach bodźców naturalnych i jest czasami postrzegana jako implementacja wydajna zasada kodowania . Formalnie dzieląca normalizacja jest maksymalizującym informacje dla bodźców zgodnie z wielowymiarowym rozkładem Pareto .