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 la mémoire, l'apprentissage, la charge cognitive et les stratégies de résolution de problèmes pour améliorer l'apprentissage et la performance cognitive.
Explore la localisation de nombreux corps au microscope, en mettant l'accent sur la marche quantique, les interactions, le désordre et la localisation d'Anderson.
Couvre les émotions, le stress, le sommeil et l'apprentissage autorégulé, en soulignant leur impact sur la mémoire, la cognition et la réussite scolaire.
Explore la magnétorésistance géante et la magnétorésistance tunnel en spintronique pour les technologies de stockage de l'information et les types de mémoire.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
