Machine learning; Biological plausibility; Credit assignment problem; Reinforcement learning; Spike timing dependent plasticity; Sparse coding; Predictive coding;
机译:人工神经网络,机器学习和计算智能的进步选自第26届欧洲人工神经网络,计算智能和机器学习研讨会(ESANN 2018)的论文
机译:人工神经网络,机器学习和计算智能的进步从第26届欧洲人工神经网络,计算智能和机器学习中选择了论文(拍摄2018)
机译:学习,表观遗传学和计算:对Fitch提议的扩展。W. Tecumseh Fitch对“建立认知生物学的计算框架:统一来自认知神经科学和比较认知的方法”的评论
机译:计算神经科学为更全面的机器学习提供了提示
机译:振荡系统的自适应策略:集成机器学习与控制技术在神经科学中的应用
机译:临床神经科学实践:神经外科医生和神经科学家为本科生提供的体验式学习课程
机译:桥接计算神经科学和机器学习在非静止多武装匪徒