Sep, 2022

生物连接组作为人工神经网络架构的表征

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TL;DR本文通过将矛线虫的运动回路转化为具有不同生理真实性水平的人工神经网络，评估这些网络在动态和非动态行为任务上的训练结果。研究表明，即使不保持生物特性的真实性，也可以获得使用生物电路的优势。建立生物电路结构的统计学提供了有价值的先验知识。同时，矛线虫的运动回路对于运动问题具有强大的归纳偏差，但其结构可能会妨碍其他与运动无关的任务。
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发现论文，激发创造
  • ElegansNet: 一个简短的科学报告与初步实验

    ElegansNet 是一种神经网络，其设计灵感来自真实世界的神经元网络电路，在理解连接组拓扑和深度学习系统之间的相互作用方面更为出色。该方法利用生物神经电路的强大表征能力来设计和生成构建与自然网络类似的深度学习系统，其中 C. elegans 连接组作为参考系统，提供一种高效解决复杂任务的生物可存储结构。

    Apr, 2023

  • 利用大规模神经影像数据集创建连接组约束方法，以实现更加稳健、高效和适应性人工智能

    利用大型神经成像数据集中的连接性图谱等手段，改善边缘端机器学习的效率和鲁棒性，并通过对果蝇和哺乳动物视脑回路连接等领域的分析，展示了多种潜在的应用脑科学领域洞见的方法。

    May, 2023

  • 秀丽隐杆线虫连接组的基于流量的网络分析

    本文探讨了费城线虫的神经元有向网络的流传播，从而揭示了其连接组的动态相关特征。作者发现在不同的粒度级别上有基于流的神经元分组，并将其与其神经系统的功能和解剖组织相关联，并确定那些最严重破坏多重分辨率流结构的单个和双个神经元切除。此外，还使用所有尺度上的传入和传出网络流的定向模式，以识别连接组中神经元的流特征。所识别的四种流角色与应答于生物输入的传播信号相关。

    Nov, 2015

  • 秀丽隐杆线虫神经网络的结构特性

    通过重建蛋白酶体线虫神经元网络的全连接缝隙和化学突触网络，计算了这个网络的统计和拓扑性质并分析了其信号传播，研究了信息处理，确定了神经元及其活动模式，探索了全连接缝隙和化学突触网络的相互作用，并提出了关于未来基因干扰、激光切除或监测神经元活动传播的实验预测。

    Jul, 2009

  • 生物可信神经网络的研究：大脑启发机制在持续学习中的作用和交互

    通过生物学上的神经元网络组合中的多种互补机制，可以在人工神经网络中实现连续学习。

    Apr, 2023

  • 大规模神经科学中的简单与复杂

    本文回顾了大规模神经科学研究中的技术和数据分析方面的缺陷，并提出了新的理论框架与方法以促进神经科学概念的进一步发展。

    Mar, 2015

  • 基于神经元连接的六边形晶格卷积网络模型 —— 以果蝇视觉系统为例

    本文利用回溯传播算法 (BPTT) 通过连接组重建构建蝇视觉系统模型（即光神经元和传导神经元），发现连接组信息可用于推测电路中单个神经元的功能特征，进而理解电路的功能和构成。

    Jun, 2018

  • 神经网络的生理机制可解释性

    比较神经网络和生物电路之间的相似和不同，研究探讨了从生物学的行为和可理解的理由中深入了解神经网络从数据中学习的见解。

    Mar, 2022

  • 分析生物和人工神经网络：挑战与协同机会？

    该研究综述了计算神经科学家开发的数据分析概念和技术如何有助于分析深度神经网络（DNN）中的表示，并探讨了近期发展的 DNN 分析技术如何有助于理解生物神经网络中的表示，为神经科学和机器学习领域提供了协同机会，例如使用 DNN 作为神经科学的模型系统，并探讨了这种协同怎样能够产生有关生物神经网络操作原理的新假设。

    Oct, 2018

  • 从生物到人工神经网络的转化与借鉴

    本文探讨了如何利用深度学习来研究神经健康以及在算法模型中解释神经分析的困难。其重要贡献在于调查死亡神经元对人工神经网络性能的影响，以评估这些发现在生物领域的潜在应用，可能对神经系统疾病的治疗有重要影响。

    Jun, 2023