不確実な世界のための神経スケーリング法則

自律的なニューラルシステムは、非常に異なる統計的特性を持つ可能性のある広範な新しい環境で情報を効率的に処理する必要があります。次の設計原則と一致する1次元連続体に沿って受容体を最適に分布させる方法の問題を検討します。第一に、世界の神経表現は、世界の統計的構造について可能な限り少ない仮定として神経の不確実性の原理作成に従うべきです。第二に、神経表現は、統計が異なる環境に関する同等の情報を可能な限り伝える必要があります。これらの議論の結果は、視覚システムの構造に似ており、心理学の基本的な結果である行動のウェーバー・フェクナー法の自然な説明を提供します。導出は非常に一般的であるため、これは、感覚の連続性だけでなく、時間や数などの「認知的」1次元量の神経表現でも同様のスケーリング関係が観察されるべきであることを示唆しています。（PsyCINFOデータベースレコード

Autonomous neural systems must efficiently process information in a wide range of novel environments which may have very different statistical properties. We consider the problem of how to optimally distribute receptors along a 1-dimensional continuum consistent with the following design principles. First, neural representations of the world should obey a neural uncertainty principle-making as few assumptions as possible about the statistical structure of the world. Second, neural representations should convey, as much as possible, equivalent information about environments with different statistics. The results of these arguments resemble the structure of the visual system and provide a natural explanation of the behavioral Weber-Fechner law, a foundational result in psychology. Because the derivation is extremely general, this suggests that similar scaling relationships should be observed not only in sensory continua, but also in neural representations of "cognitive" 1-dimensional quantities such as time or numerosity. (PsycINFO Database Record