An innovative deep neural network inspired by directional mutual information between slow and fast n

来源 :第四届全国神经动力学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:vvv_vvv
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  Artificial neural networks are initially inspired by neuronal structures and connections.It is generally accepted that the neural connection is modified during a learning process.However,it is hard to directly validate that such an adaptive structure really works within complicated animal brains.Previous studies provided sufficient evidences in the level of cells about the adaptive structure of synaptic plasticity1,2.
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睡眠是维系生命的重要环节,对于睡眠的研究很多可以借助于睡眠剥夺来进行实现。过去的研究结果表明,默认模式网络的改变可以为睡眠剥夺后认知行为的缺失提供生理依据。但是短时间的全睡眠剥夺(Total sleep deprivation,TSD)对DMN 网络的影响需要更进一步的研究。本文利用4 小时全睡眠剥夺大鼠的EEG 信号,通过睡眠时相的统计,并结合动态网络分析方法,探究睡眠剥夺后DMN 网络的变化情
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位置细胞是大脑空间表示系统的重要组成单元。对位置细胞的研究已经积累了大量的实验数据和经典的模型[1]。然而,当前有一个重要的问题还没有得到充分的探究,即位置细胞是如何表达实际的三维空间的[2]。本研究采用能量编码的方法对该问题做出了初步探讨。能量编码的观点认为神经信息可以由神经能量来表达,而由于能量的全局性和线性可加性特征,采用能量的方法进行神经建模有着明显的优势[3]。
Behavioral learning is mediated by cellular plasticity such as changes in the strength of synapsesat specific sites in neural circuits.The cerebellum,through its critical role in learning of motorskil
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PURPOSE: Human and nonhuman primates are capable of recognizing the motion of biological entities in complex visual scenes,even when it is depicted with a handful of point-lights attached to the head
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脑-机接口(brain-computer interfaces,BCI)是旨在于人类大脑与外界环境之间建立起一条直接的信息交流通路[1],是新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术。然而受脑电信号非线性、非平稳、高噪声等因素的限制,传统BCI 系统通常只能识别幅值大于2μV 的脑电显性特征,故传统视觉型非侵入式BCI 系统多采用强刺激闪烁以诱发高鲁棒性的脑电信号特征进行控制[2][3],不利于用
近年来,绝大多数ERP-BCI 的研究仍主要集中在基于视觉刺激的视线非独立BCI 的设计优化上。然而,在被试丧失对视线的控制能力或者系统操控需要额外的视觉交互的情况下,这种BCI 方法的系统通信功效急剧下降,实用性难以保障。为了克服视觉刺激带来的局限,学者们开始关注视线独立BCI 技术研究。
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