Biologie quantitative - Neurones et cognition

Cet article examine comment les animaux représentent l'incertitude dans leurs décisions.

Examiner comment le timing des pics impacte le fonctionnement du cerveau et la conception des technologies.

Un cadre clair pour parler de la relation esprit-corps et de ses théories.

Une nouvelle approche pour améliorer les modèles d'apprentissage profond contre les attaques adversariales.

Examiner comment les voies directes et indirectes influencent nos actions.

L'étude met en avant l'importance des paramètres temporels dans la performance des réseaux de neurones.

Une nouvelle architecture améliore la reconnaissance vocale des machines en utilisant des réseaux de neurones à impulsions.

Les épines dendritiques sont essentielles pour la façon dont notre cerveau apprend et se souvient des informations.

Des recherches montrent des liens entre l'activité cérébrale et l'anxiété chez les enfants avec TSA.

Un aperçu des méthodes d'entraînement pour les réseaux de neurones à impulsions et leurs implications.

La recherche révèle l'impact du couplage ephaptique sur la complexité du cerveau et la fonction cognitive.

Un nouveau cadre pour générer des images basé sur des concepts humains.

Cette étude montre des différences d'activité cérébrale pendant les tâches engageantes et les périodes d'attente.

La recherche s'intéresse à prédire les traits de comportement à partir des données d'activité cérébrale.

Cet article examine l'impact des réseaux de neurones sur la forme des données et la classification.

Un coup d'œil sur le rôle de l'Alignement Central des Noyaux dans la comparaison entre les réseaux de neurones et les données cérébrales.

Cet article explore comment les canaux ioniques influencent le comportement des neurones malgré la variabilité.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage de l'IA en imitant une conscience semblable à celle des humains.

Explore la connexion entre l'odorat et le traitement par le cerveau.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage profond pour classer des neurones sérotoninergiques uniques dans le cerveau.

Les chercheurs analysent les connectomes neuronaux pour comprendre le fonctionnement du cerveau chez différentes espèces.

Les chercheurs utilisent Brainscore pour évaluer les modèles d'IA par rapport à l'activité cérébrale humaine.

Le modèle DemoVAE a pour but d'améliorer l'analyse des données d'IRMf en prenant en compte les facteurs démographiques.

Un aperçu des méthodes de décodage du cerveau et de leurs implications sociales.

Explore le rôle de la mémoire et du contexte dans l'amélioration de l'apprentissage machine.

DSAM offre une nouvelle perspective sur la connectivité du cerveau en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond.

Un regard de plus près sur le rôle de la rétropropagation dans l'apprentissage machine et biologique.

La théorie de l'émulateur propose une nouvelle façon d'étudier le comportement du cerveau et la conscience.

Des recherches montrent que les neurones peuvent ajuster leurs taux de décharge pour traiter l'information rapidement.

Cette étude montre comment les autoencodeurs clairsemés créent des représentations de mémoire ressemblant à des cellules de lieu.

Un nouveau modèle relie l'apprentissage automatique et les neurosciences en utilisant des comptes de pics discrets.

La recherche examine comment l'apprentissage automatique améliore la compréhension des données cérébrales pendant les tâches cognitives.

NEST utilise des réseaux de neurones pour améliorer les tests psychométriques dans les études sur la vision.

Des recherches montrent comment les trains de pics améliorent la compréhension des interactions entre neurones.

Une nouvelle approche utilise l'apprentissage automatique pour relier la structure du cerveau à sa fonction.

Examiner comment les machines peuvent apprendre à combiner efficacement des concepts connus.

Une étude sur comment les protéines interagissent dans les maladies neurodégénératives.

Une méthode pour créer des représentations claires en utilisant des questions oui/non.

Les scientifiques étudient le rôle des interneurones dans la transformation des signaux sensoriels.

La recherche révèle des idées sur les réseaux et les fonctions du cerveau grâce aux connectomes.