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.
