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Explore les types de solutions dans la neuroscience computationnelle, en se concentrant sur des solutions homogènes et de bosse dans la dynamique neuronale.
Explore les modèles de décision dans la dynamique neuronale de la cognition, couvrant la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et la théorie de la dynamique décisionnelle.
Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Résume les cartes de Kohonen, qui couvrent l'initialisation, l'échantillonnage, l'appariement des similarités, des exemples et des applications dans l'apprentissage automatique et la classification des données.
