Jul, 2022

层，折叠和半神经元信息处理

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TL;DR本文旨在研究表型复杂性在具有 “meta-brain models” 机构的偏离系统功能中所起的作用，通过对生理发育中层次结构处理信息和自我调节现象的观察来指导其研究方向，并通过胃的发育过程以及不同过程中的信息表示来验证了折叠和分层作为多种生物情境中信息表现的基础表现方式，同时也提出了 “异地映射”，将 “meta-brains method” 引入到其生物模拟的认知处理和生态主义研究中。
phenotypic complexityembodied agentmeta-brain modelslayeringfolding
发现论文，激发创造
  • 通过学习和进化实现具身智能

    我们引入 DERL，一种新的计算框架，通过仅利用低级别自我感知信息，可以演化出多样化的智能体形态，用于学习复杂环境下的运动和操作任务，并展示了环境复杂度、形态智能和控制可学性之间的关系。

    Feb, 2021

  • 神经信息组织与处理 — 神经机器

    自然和人工神经系统的神经结构、过程、参数和特征的信息综合表述和建模为神经机器，提出了神经系统计算潜力的全球定量度量作为绝对和相对神经能力的一般信息参数，通过非确定性的感入和感出信息的记忆、分段和聚合，深度神经信息处理代表了分段和聚合阶段的多重替代，将相关神经特征集成到一个包括单元、外围或接口组件的神经机器型模型中，该方法能够克服人工计算实现神经信息过程的技术约束，并提供更加准确的自然描述。

    Feb, 2024

  • 演化复杂性是困难的

    通过比较数字逻辑门电路基因型 - 表型映射与生物学基因型 - 表型映射的数学定义，研究电路复杂度、表型复杂度与进化中的冗余、鲁棒性和进化性等性质之间的关系，发现由于表型稀有性、大型相互连接的中性网络和低稳健性的高突变负载，演化复杂度较难，提出在基于遗传编程的进化过程中寻找映射到复杂表型的基因型的计算策略。

    Sep, 2022

  • 形态发育如何指导进化

    该研究报道了一种之前未知的现象，即进化发现了对控制变化具有鲁棒性的身体计划，这些身体计划成为遗传上同化的，但这些代理人的控制器并未被同化。这发现对于人工和实体代理人的进化设计有影响，如机器人对其控制器内部变化具有鲁棒性，也可能对其环境的外部变化具有鲁棒性。

    Nov, 2017

  • 大脑网络中的奇美拉状态：实证神经 vs. 模块化分形连接

    本文研究耦合振荡器网络的混沌现象，利用基于扩散加权磁共振成像的实验结构神经连接和基于模块化分形连接的数学构造网络比较，分析混沌现象的性质，模拟癫痫强直性发作动力学并研究节点切除对网络同步性的影响，有助于癫痫手术应用。

    Oct, 2017

  • 一种新型神经模型的初步构思

    本文提出了一种水平垂直一体化的神经处理模型，该模型包含了神经适应传输连接的水平面和由外部膜层表达参数、亚膜区和细胞质内部参数、核心参数等组成的垂直系统，旨在表明单个神经元在信号的计算中有着重要角色，并且该神经元是自我编程的装置，不是被输入决定。

    Sep, 2022

  • 深度解释性：旋转几何神经元元结构

    多模态人工智能中，通过神经科学和量子计算的相互作用，开发出解释性和透明性的早期融合大规模、异质、图结构化数据的自旋几何元元架构，利用最多 16 个量子比特的独特 Clifford-Lipschitz 运算对自组织大脑中的相互行为状态的相对论量子神经编码进行高效编码。通过对反模式和同层内部连接的侧抑制性神经元体系结构进行训练和设计，可以融合多达 16 个稳定的、互连的（反）模式并显式识别底层多维模式。在真实世界的场景下，期望通过对多模态大数据的应用来获得全面的洞察。

    Sep, 2023

  • 人类脑功能网络中的层级模块化

    通过使用计算方法提出一种层次化模块分解大量高分辨率脑功能网络的方法，探讨人类大脑功能网络的层次化模块组织及模块内模块结构，揭示了模块间连接的关键作用，为研究大脑的适应性提供了基础。

    Apr, 2010

  • 通过多面体透镜解释神经网络

    本研究通过研究分段线性激活函数将激活空间分为许多离散的多面体的方式，提出了新的解释神经网络的方法，并在卷积图像分类器和语言模型上进行了实验，揭示了有关神经网络行为的具体预测

    Nov, 2022

  • 多层网络的认知建模：洞见、进展与未来挑战

    本文介绍了多层网络的结构和形式，讨论了多层网络作为研究精神词汇库的一种有效的数学框架。多层网络能够捕捉不同层次的词汇关联类型如何共存于大脑的精神词汇库，并影响认知加工。通过研究多重层次的联结，本研究提出了新的定量视角讨论了未来先进研究的方向和关键限制。

    Oct, 2022