University of Cincinnati.;
Attractor dynamics; Motor control; Motor synergies; Scaffolded attractors; Spatiotemporal patterns;
机译:具有小世界拓扑的神经网络最适合基于尖峰的时空模式进行编码
机译:具有本体和表观遗传过程的大型尖峰神经网络中的时空时空激发模式。
机译:具有本体和表观遗传过程的大型尖峰神经网络中的时空时空激发模式。
机译:依赖于尖峰时间的突触可塑性,以学习循环神经网络中的时空模式
机译:利用分层贝叶斯神经网络和时滞递归神经网络对基因表达时间模式进行分类。
机译:递归神经网络中基于混沌的鲁棒时序和电机模式
机译:具有小世界拓扑的神经网络最适合基于尖峰的时空模式进行编码