청각 피질 신경세포의 문맥 민감성과 스펙트로-시간적 튜닝은 깨어있는 생쥐에서 수일에 걸쳐 안정적으로 유지된다.
기저측 편도체의 여러 종류의 신경세포들이 상호작용하여 생성하는 리듬이 스파이크 타이밍 의존 가소성을 통해 두려움 회로 형성에 중요한 역할을 한다.
보상과 처벌 학습은 전두엽 및 섬엽 영역 간 상호작용을 통해 더 잘 구분될 수 있다.
행동을 생성하기 위해 명령 신경세포가 더 큰 하강 신경세포 네트워크를 모집한다.
단순한 1차원 끌개만으로도 격자 세포를 효과적으로 정렬할 수 있다.
학습된 공간 시퀀스에서 예상되는 사건의 신경 표현이 그 예상되는 시간에 나타난다.
CARFAC v2 청각 모델은 MATLAB, NumPy 및 JAX 버전으로 구현되었으며, 다양한 개선 사항이 포함되어 있다.
본 연구는 전력 증폭기의 비선형 왜곡을 효과적으로 보정하면서도 전력 소비를 크게 줄일 수 있는 혼합 정밀도 신경망 기반 디지털 프리디스토션 기법을 제안한다.
다채널 센서 배열을 사용하여 수행되는 현대 신경생리학적 기록에는 종종 더 낮은 차원의 활동 패턴이 관찰되는 동적 구조가 내재되어 있지만, 기존 방법으로는 이를 신뢰성 있게 식별하기 어렵다. 이 연구에서는 생물리학적으로 영감을 받은 상태 공간 표현을 사용하여 다채널 데이터에서 진동 성분을 데이터 주도적으로 추출하는 새로운 성분 분석 방법을 제안한다.
컨볼루션 레이어는 2차원 선형 시불변 동적 시스템으로 표현될 수 있으며, 이를 위한 Roesser 유형의 최소 상태 공간 표현을 제공한다.