复杂视觉景色由边缘和质地等很多组分特征构成 。处于发育早期的视觉系统中的神经元对各个不同特征都很敏感，而且人们默认，神经系统必须将这些特征重新放到一起才能指示不同特征的联系，但这一点是怎样做到的却不知道 。Yan Karlin和Micheal Lewicki建立了一个关于视觉处理的计算模型，在该模型中，神经活动对图像中不同特征的统计变化进行编码，确定哪些特征最有可能彼此相关 。该模型的某些方面与一些视觉神经元的非线性性质相似 ， 因此说明该研究为这些性质的功能找到了一个可能的解释 。
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