Littérature scientifique sur le sujet « COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE MODELS »
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Articles de revues sur le sujet "COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE MODELS"
Krasovskaya, Sofia, et W. Joseph MacInnes. « Salience Models : A Computational Cognitive Neuroscience Review ». Vision 3, no 4 (25 octobre 2019) : 56. http://dx.doi.org/10.3390/vision3040056.
Texte intégralBisht, Raj Kishor. « Design and Development of Mathematical Models for Computational Neuroscience ». Mathematical Statistician and Engineering Applications 70, no 1 (31 janvier 2021) : 612–20. http://dx.doi.org/10.17762/msea.v70i1.2515.
Texte intégralMartin, Andrea E. « A Compositional Neural Architecture for Language ». Journal of Cognitive Neuroscience 32, no 8 (août 2020) : 1407–27. http://dx.doi.org/10.1162/jocn_a_01552.
Texte intégralChirimuuta, M. « Minimal models and canonical neural computations : the distinctness of computational explanation in neuroscience ». Synthese 191, no 2 (27 novembre 2013) : 127–53. http://dx.doi.org/10.1007/s11229-013-0369-y.
Texte intégralFellous, Jean-Marc, et Christiane Linster. « Computational Models of Neuromodulation ». Neural Computation 10, no 4 (1 mai 1998) : 771–805. http://dx.doi.org/10.1162/089976698300017476.
Texte intégralMigliore, Michele, Thomas M. Morse, Andrew P. Davison, Luis Marenco, Gordon M. Shepherd et Michael L. Hines. « ModelDB : Making Models Publicly Accessible to Support Computational Neuroscience ». Neuroinformatics 1, no 1 (2003) : 135–40. http://dx.doi.org/10.1385/ni:1:1:135.
Texte intégralJiang, Weihang. « Applications of machine learning in neuroscience and inspiration of reinforcement learning for computational neuroscience ». Applied and Computational Engineering 4, no 1 (14 juin 2023) : 473–78. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/4/2023308.
Texte intégralGardner, Justin L., et Elisha P. Merriam. « Population Models, Not Analyses, of Human Neuroscience Measurements ». Annual Review of Vision Science 7, no 1 (15 septembre 2021) : 225–55. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-vision-093019-111124.
Texte intégralGrindrod, Peter, et Desmond J. Higham. « Evolving graphs : dynamical models, inverse problems and propagation ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 466, no 2115 (11 novembre 2009) : 753–70. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2009.0456.
Texte intégralGisiger, T. « Computational models of association cortex ». Current Opinion in Neurobiology 10, no 2 (1 avril 2000) : 250–59. http://dx.doi.org/10.1016/s0959-4388(00)00075-1.
Texte intégralThèses sur le sujet "COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE MODELS"
Marsh, Steven Joseph Thomas. « Efficient programming models for neurocomputation ». Thesis, University of Cambridge, 2015. https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.709268.
Texte intégralZhu, Mengchen. « Sparse coding models of neural response in the primary visual cortex ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1853/53868.
Texte intégralFöldiak, Peter. « Models of sensory coding ». Thesis, University of Cambridge, 1991. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.239097.
Texte intégralWoldman, Wessel. « Emergent phenomena from dynamic network models : mathematical analysis of EEG from people with IGE ». Thesis, University of Exeter, 2016. http://hdl.handle.net/10871/23297.
Texte intégralMender, Bedeho M. W. « Models of primate supraretinal visual representations ». Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:ce1fff8e-db5c-46e4-b5aa-7439465c2a77.
Texte intégralShepardson, Dylan. « Algorithms for inverting Hodgkin-Huxley type neuron models ». Diss., Atlanta, Ga. : Georgia Institute of Technology, 2009. http://hdl.handle.net/1853/31686.
Texte intégralCommittee Chair: Tovey, Craig; Committee Member: Butera, Rob; Committee Member: Nemirovski, Arkadi; Committee Member: Prinz, Astrid; Committee Member: Sokol, Joel. Part of the SMARTech Electronic Thesis and Dissertation Collection.
Boatin, William. « Characterization of neuron models ». Thesis, Available online, Georgia Institute of Technology, 2005, 2005. http://etd.gatech.edu/theses/available/etd-04182005-181732/.
Texte intégralDr. Robert H. Lee, Committee Member ; Dr. Kurt Wiesenfeld, Committee Member ; Dr Robert J. Butera, Committee Member.
BIDDELL, KEVIN MICHAEL. « CREATION OF A BIOPHYSICAL MODEL OF A STRIATAL DORSAL LATERAL MEDIUM SPINY NEURON INCORPORATING DENDRITIC EXCITATION BY NMDA AND AMPA RECEPTOR MODELS ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2007. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1196211076.
Texte intégralVellmer, Sebastian. « Applications of the Fokker-Planck Equation in Computational and Cognitive Neuroscience ». Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2020. http://dx.doi.org/10.18452/21597.
Texte intégralThis thesis is concerned with the calculation of statistics, in particular the power spectra, of point processes generated by stochastic multidimensional integrate-and-fire (IF) neurons, networks of IF neurons and decision-making models from the corresponding Fokker-Planck equations. In the brain, information is encoded by sequences of action potentials. In studies that focus on spike timing, IF neurons that drastically simplify the spike generation have become the standard model. One-dimensional IF neurons do not suffice to accurately model neural dynamics, however, the extension towards multiple dimensions yields realistic behavior at the price of growing complexity. The first part of this work develops a theory of spike-train power spectra for stochastic, multidimensional IF neurons. From the Fokker-Planck equation, a set of partial differential equations is derived that describes the stationary probability density, the firing rate and the spike-train power spectrum. In the second part of this work, a mean-field theory of large and sparsely connected homogeneous networks of spiking neurons is developed that takes into account the self-consistent temporal correlations of spike trains. Neural input is approximated by colored Gaussian noise generated by a multidimensional Ornstein-Uhlenbeck process of which the coefficients are initially unknown but determined by the self-consistency condition and define the solution of the theory. To explore heterogeneous networks, an iterative scheme is extended to determine the distribution of spectra. In the third part, the Fokker-Planck equation is applied to calculate the statistics of sequences of binary decisions from diffusion-decision models (DDM). For the analytically tractable DDM, the statistics are calculated from the corresponding Fokker-Planck equation. To determine the statistics for nonlinear models, the threshold-integration method is generalized.
Hendrickson, Eric B. « Morphologically simplified conductance based neuron models : principles of construction and use in parameter optimization ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/33905.
Texte intégralLivres sur le sujet "COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE MODELS"
Hecht-Nielsen, Robert, et Thomas McKenna, dir. Computational Models for Neuroscience. London : Springer London, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-0085-0.
Texte intégralL, Schwartz Eric, dir. Computational neuroscience. Cambridge, Mass : MIT Press, 1990.
Trouver le texte intégralComputational neuroscience. Cambridge, Mass : MIT Press, 1990.
Trouver le texte intégralPardalos, P. M. Computational neuroscience. New York : Springer, 2010.
Trouver le texte intégralA, Ascoli Georgio, dir. Computational neuroanatomy : Principles and methods. Totowa, N.J : Humana Press, 2002.
Trouver le texte intégralChakravarthy, V. Srinivasa, et Ahmed A. Moustafa. Computational Neuroscience Models of the Basal Ganglia. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-8494-2.
Texte intégralde, Schutter Erik, dir. Computational modeling methods for neuroscientists. Cambridge, Mass : MIT Press, 2010.
Trouver le texte intégralFundamentals of computational neuroscience. 2e éd. Oxford : Oxford University Press, 2010.
Trouver le texte intégralTrappenberg, Thomas P. Fundamentals of computational neuroscience. 2e éd. Oxford : Oxford University Press, 2010.
Trouver le texte intégralTrappenberg, Thomas P. Fundamentals of computational neuroscience. 2e éd. Oxford : Oxford University Press, 2010.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE MODELS"
van Gils, Stephan, et Wim van Drongelen. « Epilepsy : Computational Models ». Dans Encyclopedia of Computational Neuroscience, 1121–34. New York, NY : Springer New York, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-6675-8_504.
Texte intégralvan Gils, Stephan, et Wim van Drongelen. « Epilepsy : Computational Models ». Dans Encyclopedia of Computational Neuroscience, 1–17. New York, NY : Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7320-6_504-1.
Texte intégralSkinner, Frances K., Nancy Kopell et Brian Mulloney. « Mathematical Models of the Crayfish Swimmeret System ». Dans Computational Neuroscience, 839–43. Boston, MA : Springer US, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-9800-5_130.
Texte intégralLee, D. D., B. Y. Reis, H. S. Seung et D. W. Tank. « Nonlinear Network Models of the Oculomotor Integrator ». Dans Computational Neuroscience, 371–77. Boston, MA : Springer US, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-9800-5_60.
Texte intégralLansner, Anders, Örjan Ekeberg, Erik Fransén, Per Hammarlund et Tomas Wilhelmsson. « Detailed Simulation of Large Scale Neural Network Models ». Dans Computational Neuroscience, 931–35. Boston, MA : Springer US, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-9800-5_144.
Texte intégralBednar, James A., et Risto Miikkulainen. « Pattern-Generator-Driven Development in Self-Organizing Models ». Dans Computational Neuroscience, 317–23. Boston, MA : Springer US, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-4831-7_53.
Texte intégralCheong, Jin Hyun, Eshin Jolly, Sunhae Sul et Luke J. Chang. « Computational Models in Social Neuroscience ». Dans Computational Models of Brain and Behavior, 229–44. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2017. http://dx.doi.org/10.1002/9781119159193.ch17.
Texte intégralYu, Angela J. « Computational Models of Neuromodulation ». Dans Encyclopedia of Computational Neuroscience, 761–66. New York, NY : Springer New York, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-6675-8_625.
Texte intégralYu, Angela J. « Computational Models of Neuromodulation ». Dans Encyclopedia of Computational Neuroscience, 1–6. New York, NY : Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7320-6_625-1.
Texte intégralJardri, Renaud, et Sophie Denève. « Computational Models of Hallucinations ». Dans The Neuroscience of Hallucinations, 289–313. New York, NY : Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-4121-2_16.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE MODELS"
Tirupattur, Naveen, Christopher C. Lapish, Snehasis Mukhopadhyay, Tuan D. Pham, Xiaobo Zhou, Hiroshi Tanaka, Mayumi Oyama-Higa et al. « Text Mining for Neuroscience ». Dans 2011 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL MODELS FOR LIFE SCIENCES (CMLS-11). AIP, 2011. http://dx.doi.org/10.1063/1.3596634.
Texte intégralMohnert, Florian, Mateo Tošić et Falk Lieder. « Testing Computational Models of Goal Pursuit ». Dans 2019 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. Brentwood, Tennessee, USA : Cognitive Computational Neuroscience, 2019. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2019.1350-0.
Texte intégralUchiyama, Ryutaro, Claudio Tennie et Charley Wu. « Model-Based Assimilation Transmits and Recombines World Models ». Dans 2023 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. Oxford, United Kingdom : Cognitive Computational Neuroscience, 2023. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2023.1722-0.
Texte intégralMuzellec, Sabine, Mathieu Chalvidal, Thomas Serre et Rufin VanRullen. « Accurate implementation of computational neuroscience models through neural ODEs ». Dans 2022 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. San Francisco, California, USA : Cognitive Computational Neuroscience, 2022. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2022.1165-0.
Texte intégralBelledonne, Mario, Chloë Geller et Ilker Yildirim. « Goal-conditioned world models : Adaptive computation over multi-granular generative models explains human scene perception ». Dans 2023 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. Oxford, United Kingdom : Cognitive Computational Neuroscience, 2023. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2023.1663-0.
Texte intégralSpeekenbrink, Maarten. « Identifiability of Gaussian Bayesian bandit models ». Dans 2019 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. Brentwood, Tennessee, USA : Cognitive Computational Neuroscience, 2019. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2019.1335-0.
Texte intégralBaltieri, Manuel, et Christopher L. Buckley. « Active Inference : Computational Models of Motor Control without Efference Copy ». Dans 2019 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. Brentwood, Tennessee, USA : Cognitive Computational Neuroscience, 2019. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2019.1144-0.
Texte intégralYao, Yuanwei, Tatia Buidze et Jan Gläscher. « Effectiveness of different computational models during the Tacit Communication Game ». Dans 2023 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. Oxford, United Kingdom : Cognitive Computational Neuroscience, 2023. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2023.1268-0.
Texte intégralWeidinger, Laura, Andrea Gradassi, Lucas Molleman et Wouter van den Bos. « Test-retest reliability of canonical reinforcement learning models ». Dans 2019 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. Brentwood, Tennessee, USA : Cognitive Computational Neuroscience, 2019. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2019.1053-0.
Texte intégralCeja, Vanessa, Yussuf Ezzeldine et Megan A. K. Peters. « Models of confidence to facilitate engaging task designs ». Dans 2022 Conference on Cognitive Computational Neuroscience. San Francisco, California, USA : Cognitive Computational Neuroscience, 2022. http://dx.doi.org/10.32470/ccn.2022.1150-0.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE MODELS"
Semerikov, Serhiy O., Illia O. Teplytskyi, Yuliia V. Yechkalo et Arnold E. Kiv. Computer Simulation of Neural Networks Using Spreadsheets : The Dawn of the Age of Camelot. [б. в.], novembre 2018. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/2648.
Texte intégral