Quantitative Biologie - Neuronen und Kognition

Erforsche die Verbindung zwischen Geruch und Gehirnverarbeitung.

Forscher nutzen Deep Learning, um einzigartige serotonerge Neuronen im Gehirn zu klassifizieren.

Forscher analysieren neuronale Konnektome, um mehr über die Gehirnfunktion bei verschiedenen Spezies zu erfahren.

Forscher nutzen Brainscore, um KI-Modelle mit der Aktivität des menschlichen Gehirns zu vergleichen.

Das DemoVAE-Modell zielt darauf ab, die fMRI-Datenanalyse zu verbessern, indem es demografische Faktoren berücksichtigt.

Ein Überblick über Methoden zum Decodieren von Gehirnaktivitäten und deren gesellschaftliche Auswirkungen.

Erforsche die Rolle von Gedächtnis und Kontext bei der Verbesserung von Machine Learning.

DSAM bietet eine frische Perspektive auf die Gehirnvernetzung mithilfe von fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken.

Ein genauerer Blick auf die Rolle von Backpropagation im maschinellen und biologischen Lernen.

Die Emulator-Theorie bietet einen neuen Ansatz, um das Verhalten des Gehirns und das Bewusstsein zu untersuchen.

Forschung zeigt, dass Neuronen ihre Feuerraten anpassen können, um Informationen schnell zu verarbeiten.

Diese Studie zeigt, wie spärliche Autoencoder Gedächtnisrepräsentationen erzeugen, die Platz-Zellen ähneln.

Ein neues Modell verbindet maschinelles Lernen und Neurowissenschaften mit diskreten Spike-Zahlen.

Forschung untersucht, wie maschinelles Lernen das Verständnis von Gehirndaten bei kognitiven Aufgaben verbessert.

NEST nutzt neuronale Netzwerke, um psychometrische Tests in visuelle Studien zu verbessern.

Forschung zeigt, wie Spike-Züge das Verständnis von Neuron-Interaktionen verbessern.

Ein neuer Ansatz nutzt maschinelles Lernen, um die Gehirnstruktur mit der Funktion zu verknüpfen.

Untersuchen, wie Maschinen lernen können, bekannte Konzepte effektiv zu kombinieren.

Eine Studie darüber, wie Proteine in neurodegenerativen Krankheiten interagieren.

Eine Methode, um klare Textdarstellungen mit Ja/Nein-Fragen zu erstellen.

Wissenschaftler untersuchen die Rolle von Interneuronen bei der Umwandlung von sensorischen Signalen.

Forschung zeigt Einblicke in Gehirnnetzwerke und Funktionen durch Konektonen.

Entdecke, wie larvale Zebrafische ihr Schwimmen an ihre Umgebung anpassen.

Die Erforschung der Gedächtnisbildung und Lernprozesse in biologischen und künstlichen Systemen.

Aktuelle Forschungen zeigen komplexe Wechselwirkungen in der Gehirnaktivität während des Schlafs.

Eine neue Methode, um maschinelles Lernen mit menschlichem Denken durch generative Ähnlichkeit in Einklang zu bringen.

Ein Blick darauf, wie Zeit unsere täglichen Erlebnisse und Ereignisse beeinflusst.

Das Verständnis von Deep-Learning-Modellen verbessert das Vertrauen in Diagnosen bei medizinischen Bildern.

Diese Studie untersucht, wie sich Augenfixationen während visueller Verfolgungsaufgaben ändern.

Erforschen, wie kognitive Neurowissenschaften das Verständnis von KI-Modellen verbessern können.

Forschung zeigt die Dynamik von spikenden neuronalen Netzwerken und Musterbildung.

Eine neuartige Methode zur Verbesserung der Effizienz der Gehirndatenanalyse mit selbstüberwachtem Lernen.

CORTEX nutzt Supercomputing, um die Gehirnsimulation und -verständnis zu verbessern.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Analyse von Kalziumbilddaten in Echtzeit.

Die Erforschung von Platz-Zellen und deren Interaktionen könnte Navigationssysteme und KI verbessern.

Eine Studie zur Verbesserung des Trainings von neuronalen Netzen mit nicht-differenzierbaren Aktivierungsfunktionen.

Forschung zeigt, wie Selbstaufmerksamkeit das Modellieren der neuronalen Antwort im Deep Learning verbessert.

Forschung zeigt, wie Lärm den statistischen Lernprozess des Gehirns unterstützt.

Neues Gerät nutzt fNIRS, um Bilder aus der Gehirnaktivität zu rekonstruieren.

Dieser Artikel bespricht, wie Neuronmodelle helfen, komplexe Gehirnaktivitäten zu analysieren.