Explore la dynamique d'apprentissage des réseaux neuronaux profonds en utilisant des réseaux linéaires pour l'analyse, couvrant les réseaux à deux couches et à plusieurs couches, l'apprentissage autosupervisé et les avantages de l'initialisation découplée.
Discute du rôle de l'hippocampe dans la navigation spatiale et la formation de la représentation des cellules place à travers des modèles de réseau récurrents.
Explore les réseaux d'attraction et les généralisations du modèle Hopfield en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la recherche de mémoire et la convergence dynamique.
Explore les réseaux liquides pour le contrôle d'apprentissage dans les systèmes autonomes, en mettant l'accent sur l'apprentissage de bout en bout et la performance robuste.
Explore la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse de sensibilité et la réplication des conditions expérimentales pour comprendre l'activité cérébrale.
Explore le modèle de Hopfield stochastique, les neurones bruyants, les probabilités de tir, la récupération de mémoire et les équations de chevauchement dans les réseaux d'attraction.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Explore les défis de la modélisation des régions du cerveau en utilisant des atlas et des stratégies pour compenser les données et les hypothèses manquantes.
