Modélisation du cerveau : apprentissage automatique et neurosciences
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Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
Explore la relation complexe entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en soulignant les défis de l'analyse des données neuronales et le rôle des outils d'apprentissage automatique.
Explore les défis et la signification de la classification des neurones en fonction de la morphologie pour la modélisation précise du cerveau et la compréhension de la fonction cérébrale.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
