<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div style="word-wrap:break-word"><div><div>I love a discussion here on the group,  especially re: the Table of possible computation and their neural realizations, in the Supplement. We plan to crowd-source a more detailed version of that table; please contact me if you are interested in contributing.</div><div><br></div></div></div></blockquote><div><br></div><div>For this I'd like to reinforce Stephen Grossberg's point about paying close attention to behavioral data, which in my opinion should play at least as strong a role as the neural data in our search for suitable neural mechanisms to describe cognitive function. <div><br></div><div>For example if one is developing a model of working memory,  a set of behavioral constraints provides strong restrictions on the classes of mechanisms that one should consider which may be even more restrictive than highly detailed neural data. As an example, we've recently published a computational model (Swan & Wyble 2014, linked below) of binding multi-feature objects into visual working memory that relies on satisfying several general constraints, as well as matching certain empirical benchmarks. These constraints are:</div><div><br></div><div>1. Memory can store repetitions of the same item</div><div>2. Memory is addressable by content and by temporal order</div><div>3. Storing multiple items produces interference and crosstalk</div><div>4. Items can be stored and (mostly) overwritten quite rapidly if the task requires it</div><div><br></div><div>Obviously this list is far from complete, but even so it is useful in terms of thinking about mechanisms. For example, the requirement to store repetitions provides difficulty for models in which memory storage occurs at the sensory level. I also suspect that repetitions pose difficulty for some models that use neural synchrony to store binding information. </div><div><br></div><div>At the very least such behavioral constraints encourage one to think deeply about how mechanisms would operate in service of functional requirements. </div><div><br></div><div>Best regards</div><div>-Brad </div><div><br></div><div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:12.6666669845581px"><span style="font-family:Arial,sans-serif;font-size:13px;line-height:16.1200008392334px">Swan, G., & Wyble, B. (2014). The binding pool: A model of shared neural resources for distinct items in visual working memory. </span><i style="font-family:Arial,sans-serif;font-size:13px;line-height:16.1200008392334px">Attention, Perception, & Psychophysics</i><span style="font-family:Arial,sans-serif;font-size:13px;line-height:16.1200008392334px">, 76(7) 2136-2157</span><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:12.6666669845581px"><br></div><div style><font color="#1155cc" face="arial, sans-serif"><span style="font-size:12.6666669845581px"><u><a href="http://wyblelab.com/research_repos/models/bindingpool/">http://wyblelab.com/research_repos/models/bindingpool/</a></u></span></font><br></div></div></div><div><br></div><div><br></div></div><div><div dir="ltr"></div></div>
</div></div>