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From receptive profiles to a metric model of V1

机译：从接受配置文件到V1的度量模型

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In this work we show how to construct connectivity kernels induced by the receptive profiles of simple cells of the primary visual cortex (V1). These kernels are directly defined by the shape of such profiles: this provides a metric model for the functional architecture of V1, whose global geometry is determined by the reciprocal interactions between local elements. Our construction adapts to any bank of filters chosen to represent a set of receptive profiles, since it does not require any structure on the parameterization of the family. The connectivity kernel that we define carries a geometrical structure consistent with the well-known properties of long-range horizontal connections in V1, and it is compatible with the perceptual rules synthesized by the concept of association field. These characteristics are still present when the kernel is constructed from a bank of filters arising from an unsupervised learning algorithm.
机译：在这项工作中，我们展示了如何构建由主视觉皮质（V1）的简单单元的接受配置概况引起的连接核。这些内核由这种配置文件的形状直接定义：这为V1的功能架构提供了一个度量模型，其全局几何由本地元素之间的互易相互作用确定。我们的施工适应所选择的任何滤波器，以代表一组接受配置文件，因为它不需要对家庭的参数化的任何结构。我们定义的连接内核携带与V1中的远程水平连接的众所周知属性一致的几何结构，它与由关联领域的概念合成的感知规则兼容。当内核由由无监督学习算法产生的滤波器组成时，仍然存在这些特征。

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