neuronal networks | BriefGPT

关键词neuronal networks

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反向传播：超越空间、时间与大脑
在生物神经网络中实现高效的学习需要对个体突触进行适应性调节，然而，由于时空依赖性的限制，目前对于如何进行高效的信用赋值仍然是一个值得研究的问题。本文提出了一种称为广义潜在均衡（GLE）的计算框架，用于在具有时空连续性神经动力学的物理网络中实
PDF3 months ago
主动推理和有意行为
最近理论生物学的进展表明，体外细胞培养和神经网络分别是基础认知和有感知行为的新兴属性。本文通过自由能原理的视角对这种自组织现象进行了描述，并通过模拟研究了反应性、有感知性和有意图性的行为形式，证明了在归纳推理的主动推断下自适应行为的快速高效
PDF7 months ago
基于电生理数据的神经元相互作用映射和预测的储备计算模型
用电生理测量数据构建了计算模型，基于储水池计算网络（Reservoir Computing Network，RCN）架构，通过预测网络连接性地图和局部刺激的网络响应来重构神经元网络结构。
PDF8 months ago
减缓神经网络通信成本：树突非线性的作用
通过机器学习方法，探究了非线性树突对神经网络性能的影响，并发现集成树突结构可以大大提高模型能力和性能，同时有效地控制信号通信成本。
PDFa year ago
不确定性校准及其在物体检测中的应用
本文讨论了使用现代神经网络进行多目标检测的方法，并考虑了该检测方法的不确定性。作者提出了一些对象定位的精度检测方法，并研究了对检测误差的影响。该文章还讨论了空间不确定性的问题，并介绍了一些校准方法。最后，作者结合以往方法，展示了在车辆自动驾
PDFa year ago
网络级联中计算的自发出现
该研究证明了阈值网络中的复杂布尔函数计算是自发发生的，它们通过逻辑自动机的形式表现为计算级联。研究还发现抑制的最佳分数与计算神经科学中的最优信息处理相关。
PDF2 years ago
基于不确定性的合理性检查：应用于术后脑肿瘤空洞分割
该研究使用蒙特卡罗 dropout 法计算神经网络的参数不确定性，以提高神经网络模型对图像分割的可靠性，并将此方法应用在临床数据中，表明该方法对不均质图像精准分割效果显著，同时还能发现分割中的异常结果，显示神经网络的参数不确定性能够对其进行
PDF6 years ago
可兴奋元件网络的相干 - 共振混沌
我们展示了，在噪声存在的情况下，可以观察到非局部耦合的可激励系统网络的混沌行为。这种现象不同于经典意义上的混沌状态发生在确定性振荡系统中的现象，它结合了相干共振的时间特征和系空间上的混沌状态的空间特性，即一组相同元件中空间上相干和不相干区域
PDF9 years ago
多任务学习中抑制性突触的最佳百分比
研究了神经网络中更多布尔规则的并行学习，发现忘却和学习的交替造成了多任务学习，同时发现 30％的抑制性突触可以优化整体性能，并支持信息传递的复杂骨架，是最大化学习表现的百分比，因为它确保表现所必需的网络兴奋性和所需的变异性，同时限制了资源的
PDF9 years ago
Dale 准则对于神经网络动力学的优化是必要的
研究了由一定数量非必须相同的细胞组成的生物神经元网络的数学模型，证明了这种网络存在一种动态最优状态以及其与 Dale 法则的关系，并证明了 Dale 法则不足以实现网络的动态优化。
PDF11 years ago
复杂神经系统与高维数据的统计力学
这篇论文介绍了在统计物理学、计算机科学和神经生物学交叉领域中涌现的模型统计方法，如关联复制和空腔方法，信息传递的概念和其在神经计算和学习中的应用，以期提供更好的理论和技术支持解决神经网络中的复杂计算问题。
PDF11 years ago
同步如何保护免受噪声干扰
在神经网络中，同步现象的研究已被广泛研究，本文研究同步的另一种作用：即所谓的 “精度集体增强”。我们证明，通过同步非线性动态系统，塞斯保护系统免受噪音的影响，从而实现噪音的抵消。
PDF17 years ago