Explore la dynamique neuronale de la prise de décision, en se concentrant sur les algorithmes et le rôle de la dopamine dans l'apprentissage et le comportement.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
Explore le décodage de l'activité cérébrale humaine pour la prise de décision, le contrôle du comportement et le traitement de la parole, avec des implications pour les neuroprothèses.
Explore comment les organismes réagissent aux signaux environnementaux, montrant comment des algorithmes simples peuvent conduire à des comportements complexes.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Explore le contrôle du comportement chez les animaux et les robots, couvrant les perspectives historiques, l'activation des neurones, le modèle de Drosophila, les techniques avancées et l'organisation de mini-projets.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique (SGD) et le concept de risque double par rapport au risque empirique.