做网站用到的单词,中国建设银行网站忘记密码怎么办,狼雨seo网站排名查询,wordpress主题的意思第三届神经计算青年研讨会 学习笔记 会议时间#xff1a;2024-1-6至2024-1-7 会议地点#xff1a;电子科技大学 会议介绍#xff1a; 为提升我国神经计算⻘年研究队伍的学术⽔平和国际影响⼒#xff0c;研讨会主题涵盖#xff1a;神经系统建模与模拟、脑机接⼝与类脑智能、…第三届神经计算青年研讨会 学习笔记 会议时间2024-1-6至2024-1-7 会议地点电子科技大学 会议介绍 为提升我国神经计算⻘年研究队伍的学术⽔平和国际影响⼒研讨会主题涵盖神经系统建模与模拟、脑机接⼝与类脑智能、脑影像分析以及神经电⽣理等⽅向会议学术报告包括特邀报告、⻘年学者报告以及博⼠后/博⼠⽣报告等。本次研讨会秉承“交流、合作、创新”的宗旨旨在促进多学科交叉研究为中国神经计算相关领域⻘年学者提供⾼⽔平学术交流平台。
前言
该笔记是个人在会议上的手机拍照记录作为新的随笔思考记录对于原作者的未发表的内容都有规避没有全面记录重点记录了一些概念、突出研究点和比较有学术代表性的观点和结论。如有与泄露未发表论文信息的请私信我删除相关图片。
1 信息科学视角下的大脑研究范式演进
–尧德中 电⼦科技⼤学教授四川脑科学与类脑智能研究院院⻓杰 ⻘ 、⻓ 江 学 者 、全 国 优 秀 教 师 、全 国 ⼈ ⼤ 代 表 。美 国 医 学 ⽣ 物 ⼯ 程 院(AIMBE)Fellow中国⽣物医学⼯程学会前副理事⻓。主要从事脑电相关技术及其应⽤研究。主要业绩原创脑电零参考技术纳⼊国内外脑电教材和EEGLAB等著名软件平台获得⼴泛应⽤提出脑器交互概念创办脑器交互(Brain-Apparatus Communications)国际期刊拓展了脑机接⼝的疆域。获国际脑电图与临床神经学会Roy John Award、教育部⾃然科学⼀等奖中国⽣物医学⼯程学会基础类⼀等奖⼊选中国⾼被引学者等榜单。 1刺激响应范Evoked/induced response
内测额叶是与记忆有关P300响应发现脑电空间节律网络可能是双相障碍的脑岛是精分的关键脑区TMS干预改变决策行为Fz、Cz是决策的脑区
2脑器交互 脑器交互Brain-apparatus communications,BAC
脑-器械交互脑-计算机接口等脑-器官交互脑-心脏交互等
参考Yao etalbrain-Apparatus Communication
脑器交互脑-机械交互脑-计算机接口等、脑-器官交互脑-心脏交互等
运动想象MI一种特殊的神经反馈模式改变大脑康复、增强-大脑可塑性运动想象BCI、BAC2
多种脑器交互的协同可以更好的大脑的意图
舞蹈改善运动协调提高共情能力针刺同步调控中枢、外周。治疗网络成瘾游戏增强认知能力和中枢、外周协调能力
3大数据范式
大脑和心脏关系参考论文Heart-brain connections: Phenotypic and genetic insights from magnetic resonance images
精分进展亚型挖掘参考论文Jiang et al .Natural mental health,2023
4计算神经科学范式
借助现代计算技术与计算资源基于可测的脑信息建立数学模型借助模型的动态烟花能力在电脑上再现全方位的动态信息帮助
大脑形状决定大脑功能参考论文Geometric constraints on human brain function.2023
欧洲虚拟脑TVB基于患者DTI数据的虚拟脑模型可以再现癫痫状态
4总结
自然观察范式基于有限信息的逻辑性推测大脑。刺激响应范式借助输入输出辨识大脑。脑器交互范式借助互动行为去理解、引导和改变大脑。大数据分析范式借助大数据、大算力暴力破解大脑。数字脑模拟范式计算神经科学范式通过模仿去理解大脑和仿造大脑。
2 Aterior Cingulate Cortex Provides the Neural Substrates for Feedback-Driven Iteration of Decision and Value Representation
–韩芸耘 华中科技⼤学基础医学院教授国家海外⾼层次⻘年⼈才2011年于瑞⼠联邦理⼯⼤学洛桑分校取得神经科学博⼠学位2012-2015年在伦敦⼤学学院和巴塞尔⼤学Thomas Mrsic-Flogel课题组完成博⼠后⼯作2016年加⼊华中科技⼤学。主要研究⼯作包括使⽤⾼通量成像⽅法解析⽪层神经⽹络的连接结构和动态功能分析感觉信息在认知决策过程中的转化规律。 Stimulus-reward contingency can be modulated in a go/no-go task1选择强化学习模型模拟反馈模型论文可视化配色非常漂亮
3 模拟轻量化小型模式生物的脑智能与神经机制
–宋卓异复旦大学 复旦⼤学类脑科学与技术⻘年研究员⼊选2020年度上海市 “浦江⼈才”计划并受2021年上海市千⼈计划⽀持。宋博⼠背景⾃动化从事神经元建模与昆⾍视觉⽅向的研究⼗余年构建的模型帮助科学家解决昆⾍复眼感知领域的若⼲难题相关成果发表于Current Biology, eLife, Journal of Neuroscience等期刊。宋博⼠⽬前研究兴趣主要集中在构建与分析昆⾍神经环路模型解析神经编码机制并应⽤于构建类脑仿⽣视觉系统。 1视网膜系统建模与昆虫超分视觉的研究
仿蚂蚁大脑的导航技术
观点从构建闭环系统多角度综合
通过MAV仿生昆虫闭环系统MAV通过仿生复眼提取光 2仿昆虫防碰撞模型
采集Looming Object 信号两类神经元模型LPLCIntegrating optic flow基于运动信息识别、LGMDintegrating contrast change signals基于特征识别动态背景下的放碰撞模型参考论文Looming detection in complex dynamic visual scenes by interneuronal coordination of motion and feature pathways
一个类果蝇脑的防碰撞模型 在AirSim三维仿真环境中无人机测试
3 类脑表征学习
–斯白露 北京师范⼤学系统科学学院教授脑与智能机器⼈实验室主 任任北京市脑⽹络组与类脑智能学会理事、中国计算机学会智能汽⻋分会秘书⻓。2007 年获德国不来梅⼤学理论神经物理博⼠学位之后在意⼤利国际⾼等研究院认知神经科学部、以⾊列魏茨曼科学研究院神经⽣物学系、中国科学院沈阳⾃动化研究所机器⼈学国家重点实验室从事脑科学和信息科学的交叉研究。主要研究⽅向为计算神经科学、类脑智能。主要成果包括记忆神经环路的计算理论、类脑导航系统等。获科技创新2030 “脑科学与 类 脑 研 究 ”重 ⼤ 项 ⽬ 课 题 等 基 ⾦ ⽀ 持相 关 成 果 发 表 在 Nature Neuroscience , Progre ss in Neurobiology, IEEE Transactions on Cybernetics等期刊上。 1社交识别
方法与模型
表明
单神经元簇编码。能够编码刺激。同时响应多种刺激混合编码认知环路
小结
相较于之前的研究工作论文Neural Circuit Mechanisms of Social Behavior这篇工作将社交行为的前两个阶段拓展为感知、计算、识别层级在感知层除了存在特定编码单一刺激的神经元子集对涉及哦啊对象熟悉和不熟悉的认真状态由单独的神经元子集调控在计算层一类专门的神经元子集只最新奇个体Novel individuals响应在识别层对于认知结果的混合抽象表征可能对后续的决策社区提供输入
2第二个工作
人类智力的特点是能够从高维的感知数据中总结出抽象的规则举一反三。在这个关注RAVEN测试衡量智能题的流体智力测试视觉抽象推理能力。 总结
构建了循环神经网络学习社交识别任务。网络产生混合抽象表征。从双流假设出发研究视觉抽象推理问题提出双流推理网络DRNet。DRNet在各类EAVEN测试上均表现出良好的泛化能力特别是在OOD类型的关系推理。
5 类脑模拟退火–乙酰胆碱调控下的联想记忆
–黄子罡西安交通大学 西安交通⼤学教授博导陕西省创新⼈才⻓期项⽬王宽诚 ⻘年学者类脑相关重点项⽬⾸席、智能科技重⼤专项⾸批专家校⻘年拔尖⼈才。亚利桑那州⽴⼤学助理研究学者2012-2015庆北国⽴⼤学访问学者2010意⼤利国际理论物理中⼼访问学者2009。从事神经⼯程及类脑智能相关研究担任SCI期刊Mathematical Biosciencesand Engineering副主编全国⼈⼯智能计量技术委员会委员、中国计量测试学会智能感知与认知计量专委会副主任委员、中国神经科学学会计算神经科学及神经⼯程专委会委员、中国⾃动化学会⽣物控制论与⽣物医学⼯程专委会委员等。研究成果发表SCI论⽂70余篇主持国家⾃然科学基⾦项⽬4项国防科技创新特区项⽬4项其它项⽬⼗余项。 1主要进展神经递质调控的类脑计算 递质调节实现基础算法有
Ach调控的吉布斯采样算法通过Ach改变神经元的胜利特性模型展示了丰富的活动状态从局部到异质传播波状态周期传播状态这些传播状态与潜在的连接结构联系起来可以图调控吉布斯采样中的存储刺激与上下文之间的关联先验提供采样算法所需的随机性。Ach调控的模拟退火算法基于乙酰胆碱调控PV和SOM抑制性神经元的抑制比和脉冲频率适应在改变乙酰胆碱水平的过程中实现网络从局部极小状态全局最小状态的模拟退火最优搜索。Ach-NE调控的t-检验算法Ach与NE在处理环境刺激中起着关键作用。当内部表征与外部输入的差异较小时Ach主导促进对玉其内不确定信息的处理而当输入偏离已知模式时NE介入激发灵活的认知反应。在依赖经验和搜索更新信息之间实现动态平衡。NE调控的应激避障算法工作状态下网络由于专注于当前任务而“先入为主”进入吸引子状态该状态下网络由于无法跳出当前亚稳态从而错失后续出现的更重要的信息当NE参与调控后网络可以立刻感知到当前时刻的首要信息实现快速应激。SHT-NE-DA调控的类脑强化学习算法面向复杂时变环境的动态序列决策问题揭示底神经节环境的强化学习神经机制提出了“平衡”、“探索”“利用”的风险决策基底神经节强化学习模型搭建了脑区递质调控和强化学习方法结合的算法架构开发针对多任务切换的具有元学习能力的强化学习系统。 2乙酰胆碱的调控效应 乙酰胆碱通过调节神经元的可继发性、相位响应特性、脉冲频率适应性、同步性、突触可塑性等微观神经动力学实现神经系统在宏观层面的注意力与信息感知优化、记忆的编码与巩固检索等重要功能。 6 assciations between in vitro,in vivo and in silico cell classes in mouse primary visual cortex
全文论文Associations between in vitro, in vivo and in silico cell classes in mouse primary visual cortex
–魏依娜浙江大学之江实验室 之江实验室混合增强智能研究中⼼主任助理研究专 家浙江⼤学博⼠⽣导师⼊选浙江省海外⾼层次⼈才杭州市全球引才“521”⼈才。本硕毕业于浙江⼤学博⼠毕业于宾⼣法尼亚州⽴⼤学。曾任加州⼤学河滨分校和圣地亚哥分校博⼠后艾伦研究所的研究员。⻓期致⼒于计算神经科学领域研究涉及脑机接⼝类脑智能睡眠与记忆癫痫等。以第⼀作者或者通讯作者⾝份在Nature Communications, Cell Reports封⾯论⽂, Journal of Neuroscience, PLOS Computational Biology等⾼⽔平期刊发表论⽂20余篇申请国家发明专利20余项国际专利1项 。研究成果被评为⾼亮论⽂ 、封⾯⽂ 章并 被ScienceDaily , EurekAlert, BrainNews等国内外媒体报道。主持之江实验室启动资⾦项⽬及国⾃然⻘年项⽬。 1in vitro cell types
Aspiny cellSPiny cells 2in vivo classical cell types 3Computing Modeling 7 Brain-Inspired Algrithm for Spatiotemporal Pattern Rcognition
–弭元元清华大学 清华⼤学⼼理学系⻓聘副教授。研究⽅向为计算神经科学专注于研究脑在⽹络层⾯处理动态信息的⼀般性原理包括⼯作记忆的容量与调控、时空信息的⽹络编码等基于此发展了类脑运动模式的快速识别算法、运动⽬标的预测追踪算法等并与⼯业界合作探索这些类脑算法在实际场景中的应⽤ 。以第⼀或者通讯作者含共同在神经科学期刊Neuron, PNAS, Progress in Neurobiology人⼯智耆 仜 舰会议NeurIPS等发表论⽂20余篇。获得国家⾃然科学基⾦委交叉学部优秀⻘年基⾦、北京市科技新星计划等项⽬的⽀持。 第一篇工作The Presentation Capacity of Reservoir Network 第二篇工作The Discentangled Representation of Contents…未发表
使用的模型The neural Circuits Model 总结
通过适当的训练方案循环神经回路可以学习树状结构的吸引子动力学从而对时间序列的相应树状结构顺序进行编码。 这个抽象的时间顺序模板可以与不同的内容绑定允许灵活和健壮的时间序列处理。使用迁移学习任务我们证明了时间顺序模板的重用有助于获取新的时间序列如果这些序列共享相同或部分有序结构。通过关键词识别任务我们证明了如果有序信息是区分这些序列的关键那么树结构吸引子动态提高了时间序列识别的鲁棒性
8 Data-based large-scale models provided a window into the organization of cortical computions
–陈国璋 现为北京⼤学访问学者海外优⻘项⽬⼊选者 。分别于2013年、2016年⾃电⼦科技⼤学获学⼠、硕⼠学位于2020年⾃悉尼⼤学 获得物理学博⼠学位。2021-2023年在格拉茨技术⼤学Wolfgang Maass组从事博⼠后研究。主要研究⽅向为⼤脑计算原理、类脑计算。在顶级期刊Nature Communications, Science Advances等发表论⽂10余篇。 研究内容皮层微电路模型如何实现类脑组织的计算?(How can cortical microcircuit model achieve brain-like organization of computation?)
第一篇工作Data-based large-scale models provide a window into the organization of cortical computations第二篇工作未发表 Chen Maass
9 神经鲁棒性机制
–臧蕰亮 ⼯学博⼠博⼠⽣导师天津⼤学英才教授。于2013年获浙江 ⼤学⽣物医学⼯程专业博⼠学位。之后在⽇本冲绳科学技术⼤学院⼤学 (OIST)和美国布兰迪斯⼤学(Brandeis University)从事博⼠后研究研究⽅向为计算神经科学和类脑⼈⼯智能。2023年放弃美国康涅狄格⼤学 (University of Connecticut)教职⼊职天津⼤学医学⼯程与转化医学研究院。主持国家重点研发计划项⽬1项。代表性⼯作以第⼀作者发表在PNAS, Current Biology, Cell Reports, eLife等领域内专业期刊应邀为Current Opinion in Neurobiology撰写⼩脑研究进展的综述⽂章。 10 三维空间认知功能的计算建模研究
–王毅泓华工理工大学 应⽤数学博⼠华东理⼯⼤学数学学院副教授、智能计算中⼼ 副主任华东理⼯⼤学⻘年英才培育计划⼊选者主要从事认知神经动⼒学、计算神经科学的研究应⽤⾮线性动⼒学、信息科学和数学⽅法解决神经科学与智能系统中的交叉问题尤其关注空间认知、记忆和决策的神经计算机制及其启发的类脑智能算法主持国家⾃然科学基⾦⾯上项⽬、⻘年项⽬和上海市⾃然科学基⾦探索类项⽬等参与国家⾃然科学基⾦重点项⽬等多项研究课题在Artificial Intelligence Review, Neural Networks, Nonlinear Dynamics, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation等期刊发表研究论⽂⼆⼗余篇担任SCI期刊Cognitive Neurodynamics协调副主编、国际认知神经动⼒学会议和全国神经动⼒学⼤会学术委员会委员等。 研究内容网格细胞和位置细胞的研究 推荐期刊《Cognitive NeuroDynamics》期刊SCI二区期刊国内主办没有版面费(Hybrid模式)5年IF3.8
1第一个工作没记
2第二个工作没记
3第三个工作蝙蝠的三维空间的头朝向细胞 10 解析大脑层级的编解码计算
–刘健UCLA 毕业于加州大学洛杉矶分校获数学博士学位。他目前是伯明翰大学计算机科学学院的副教授。他的研究兴趣包括神经计算、计算神经科学和大脑人工智能启发计算的基本问题以及机器人、医学和脑机接口的应用。他的研究发表在《Nat. common》杂志上、Nat. Biomed. Eng., eLife, J. Neurosci., PLOS 、Comp u t . Bi o l .IEEE Transactions系列以及NeurIPS/CVPR/AAAI/BMVC会议。 11 数字孪生脑及其应用探索
–郭大庆电子科技大学教授博导
1脑科学的研究范式转变
2大脑复杂动力学的多尺度建模
3跨脑区神经环路基底多重调控全面性癫痫 4脑研究 的全脑计算范式数字孪生脑 5建模策略
全脑计算范式准反演模型和反演模型
6欧洲虚拟脑平台
TVBThe virtual brain
7宏观数字孪生脑建模与优化策略 8理论模型的进一步优化 9应用
虚拟脑机接口应用高效SSVEP-BCI脑机制药物作用机制神经-神经递质耦合脑模型脑疾病机制与干预孤独症谱系障碍ASD受体靶标筛选融合基因信息的数字孪生脑 10展望 脑机理解析个体化医疗与调控。高精度全脑计算模型实现四个大目标
脑智模块的大尺度计算解析分布式认知计算与整合规则脑状态评估个体化脑调控/脑增强
12 Mathematical mechanism of hierarchical timescales in the large-scale brain network
–李松挺上海交通大学博导招博士后 上海交通⼤学⾃然科学研究院、数学科学学院教授博⼠⽣导 师。2010年和2014 年于上海交通⼤学分别取得数学本科和博⼠学位 2015-2018年于纽约⼤学柯朗研究所任博⼠后。研究⽅向为应⽤数学与计 算神经科学研究成果发表在PNAS, CPAM, Cerebral Cortex, Cell Reports, PLOS Computational Biology等期刊上。主持科技部国家重点研发计划课 题、临港国家实验室求索杰出⻘年课题、基⾦委⾯上和⻘年项⽬等。曾⼊选 国家⻘年⼈才计划、上海市⻘年科技英才扬帆计划、上海市晨光计划并获 得全国⾼校⻘年教师教学竞赛理科组⼀等奖、上海市⻘教赛特等奖、上海 市五⼀劳动奖章等荣誉。 太喜欢这个老师的思维逻辑和说话方式了非常清晰明了。非常年轻的博导偏数学理论研究。
1时间尺度层级化 13 物理原理驱动的脑网络建模方法及在个体化脑模拟中的应用
–俞连春兰州大学 博⼠、兰州⼤学物理科学与技术学院副教授硕⼠⽣导师。2003年获兰州⼤学物理学⼠2009年获兰州⼤学物理博⼠。2010年⾄2014年在法国巴黎第七⼤学材料与系统复杂性实验室从事博⼠后研究。主要从事统计物理复杂系统理论在脑科学领域中的应⽤计算神经科学基 于磁共振技术的脑影像数据分析等研究。在Human Brain Mapping , Physical Review E, Journal of Neural Engineering, Nonlinear Dynamics等 物理学、脑科学期刊发表SCI学术论⽂近50篇。 14 Building Brain Inspired Multiscale Model Toward Artifical General Intelligence
–宋森 清华大学生物医学工程系、脑与智能实验室教授。宋教授拥有20多年的工作经验致力于神经科学和人工智能的交叉研究。他的研究旨在阐明智能的原理激发基于类脑计算的AGI的发展并将这些见解应用于解决生物学和医学中的重大挑战。 15 Restricted Recurrent Neural Networks:The Next-Generation RNN Training Framework?
–阎斌 临港实验室⻘年研究员本科博⼠就读于北京⼤学数学科学学院在纽约⼤学进⾏博⼠后研究⼯作期间转⼊计算神经科学领域致⼒于解析⾼级认知神经计算原理和开发脑机接⼝新型解码算法曾以通讯作者⾝份在Science等杂志发表相关⼯作。 16 大尺度全脑仿真模型驱动及数据驱动的方法
–刘泉影南方科技大学 南⽅科技⼤学⽣物医学⼯程系助理教授博⼠⽣导师神经计算与控制实验室PI。䳞 ⻓多模态神经信号处理算法包括脑电去噪、源定位、脑⽹络建模⼈⼯智能与脑科学的融合建模、类脑智能算法。提出基于多模态神经信号的脑⽹络动⼒学建模提出个性化神经调控优化策略⽤于实时闭环神经刺激 。刘 泉 影 发 表S C I / E I论 ⽂ 超60篇 包括PNAS , NeuroImage, Pattern Recognit., Neural Netw., Hum. Brain Mapp., J. Neural Eng.等领域顶级杂志被引⽤超1500次申请专利10项主持国⾃然⻘年项⽬、深圳市重点项⽬等国家省市级项⽬5项担任IEEE期刊IEEE J TRANSL ENG HE副主编、中国神经科学学会计算神经科学专委会委员、中国神经科学学会神经调控分会理事、中国⽣物医学⼯程学会医学⼈⼯智能专委会⻘年委员、深圳市电⼦学会新⼀代⼈⼯智能专委会秘书讲授《机器学习与医学⼯程应⽤》《⼈脑智能与机器智能》等课程。 老师讲得由浅入深非常全面老师还一个非常幽默的人。 17 Dynamic Ensemble Encoding and Decoding Models of Motor Cortex
–祁玉浙江大学该实验室是中国脑机接口研究的先驱 获浙江大学计算机科学博士学位。她是浙江大学脑机智能国家重点实验室、脑科学与脑机集成教育部前沿科学中心的终身教授。她的研究兴趣包括脑机接口、人工智能和脑启发计算。她的目标是开发神经解码算法和系统以推进高性能大脑计算机接口。发表学术论文30余篇代表性研究在NeurIPS、ICML、AAAI、IJCAI、IEEE Trans上发表。在BME和IEEE Trans上。NSRE。 第一个工作运动神经学用脑机接口去控制点
第二个工作用脑机接口去写汉字Dive into the dynamic coding in the motor cortex with handwriting
18 Sampling-based Bayesian inference in recurrent circuits of stochastic spiking neurons
–张文昊 德克萨斯大学西南医学中心研究计算神经科学的助理教授。他的研究的一个显著特点是将规范理论与生物学上合理的神经回路模型紧密结合研究大脑中神经信息处理的原理。他的研究发表在高级神经科学期刊和领先的机器学习会议上。 在招博士
15 脑电时空⽹络分析在精神疾病评估中的应⽤
–李发礼 电⼦科技⼤学⽣命科学与技术学院副研究员硕⼠⽣导师⼊选第七届中国科协⻘年⼈才托举⼯程、澳⻔⻘年学者2022年度中国图形图像学会脑图谱专委会委员中国医药教育协会⼼理与精神健康教育委员会⻘年委员四川省认知科学学会⼈⼯智能专委会秘书⻓。⻓期致⼒于脑电时空⽹络建模⽅法与应⽤研究⽬前主持国家⾃然科学基⾦⾯上、⻘年项⽬、四川省重点项⽬以⻣⼲⾝份参与科技创新2030 “脑科学与类脑研究”⻘年科学家项⽬排名第 等。以第⼀/通讯作者含共同在Nature Mental HealthNature⼦刊、Research、IEEE汇刊T-Cybernetics TNSRE等、NeuroImage等发表SCI论⽂40余篇Google Scholar引⽤2400余次。
16 储备池计算的泛化最优编码⽅程
–杨冬平 之江实验室混合增强智能研究中心研究专家。博士毕业于厦门大学物理系曾在悉尼大学物理学院、香港浸会大学非线性研究中心攻读博士后回国后任中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心研究员类脑智能与脑科学课题组组长具有物理、生物、神经科学、脑科学、数学和信息学等多个学科背景。在PloS Computational Biology, Physical Review E, ChaosIEEE Transactions系列等知名期刊发表多篇论文主持一项国家自然科学基金面上项目。研究方向睡眠癫痫类脑智能专长于生物建模和计算机数值模拟擅长平均场、线性稳定性、特征谱和特征模式、非线性动力学、时空多尺度、统计物理等数学物理理论分析。在悉尼大学物理学院攻读博士后期间对从清醒到睡眠、皮层-丘脑系统的临界规范型进行了深入研究。 理论基础Consciousness is supported by near-critical slow cortical electrodynamics
第一个工作储备池计算的图片分类未发表
第二个工作《Intelligent Robotics and Applications》
第三个工作 pretrained Reservoir Groups (PRG) -Spatiotemporal learning based on Reservoir Computing 基于储备池计算的预训练储备群(PRG)时空学习
解释储备池的好的原因 为什么我们的大脑可以从很少的数据中学习并更好地概括?杨老师归结于归纳偏见Inductive bias:
引导学习者选择一种概括而不是另一种概括的因素从有限的经验中学习需要适当的归纳偏差归纳偏置与“内部模型”有关。
我们的大脑一定有先天和后天的归纳偏见 (如果世界是颠倒的学习速度会慢得多)
一个归纳偏置在储备池计算中的例子参考论文《Population codes enable learning from few examples by shaping inductive bias》
如何评价泛化性评价指标如下求泛化误差 找到最优编码方程
留下的思考问题 我们的大脑:最佳代码vs.归纳偏差?our brain:optimal code vs. inductive bias ?
储备池适应(可塑性?)更好的少数和快速的学习吗? Reservoir adaptation (Plasicity ?) for better few-few and fast learning?
17 Contacts and developmentally conserved affinities determine the modularization of C. elegans brain
–常畅
18 Toward reliable computations in spatially extended excitatory-inhibitory networks with diverse membrane time constants
–吴⽣礅
19 Elucidating circuit mechanisms underlying task-dependent representational geometry of perceptual decisions
–张翼腾
20 ⼯作记忆的神经动⼒学机制
–赵书阔
21 基于脑启发的多模异构⽬标跟踪模型研究
–孙宏泽
感想
对当前脑科学的发展有了新的认识。
1韩芸耘老师
强调了前扣带皮层在反馈驱动下决策和价值表示方面所起到的关键作用提出在理解大脑高级功能时要重视特定区域内微妙且复杂的网络联系。
2宋卓异老师
分享了小型生物大脑机制的研究和启发提到了一种生物信号“Looming Object 信号”研发了防碰撞模型应用在无人机上做了仿真测试。
3斯白露老师
偏应用将表征学习与类脑思维相结合。
构建了循环神经网络学习社交识别任务。从双流假设出发研究视觉抽象推理问题提出双流推理网络DRNet。DRNet在各类EAVEN智力测试上均表现出良好的泛化能力特别是在OOD类型的关系推理
4黄子罡教授
乙酰胆碱通过调节神经元的可继发性、相位响应特性、脉冲频率适应性、同步性、突触可塑性等微观神经动力学实现神经系统在宏观层面的注意力与信息感知优化、记忆的编码与巩固检索等重要功能。
5王毅泓老师
研究作用于三维空间的网格细胞和位置细胞
6郭大庆老师
高精度全脑计算模型实现四个大目标
脑智模块的大尺度计算解析分布式认知计算与整合规则脑状态评估个体化脑调控/脑增强
7刘泉影老师
幽默知识渊博了解到全脑建模需要的数据、工具和方法哪些
