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CORNN：循环神经网络的凸优化，用于快速推断神经动力学
光学和电生理记录技术的进步使得记录数千个神经元的动态成为可能，为解释和控制行为动物的大量神经元开辟了新的可能性。从这些大型数据集中提取计算原理的一种有前途的方法是训练数据约束的循环神经网络 (dRNN)。实时进行此类训练可以为研究技术和医学应用打开大门，以在单细胞分辨率下建模和控制干预措施并驱动所需的动物行为形式。然而，现有的 dRNN 训练算法效率低下且可扩展性有限，使得即使在离线场景下分析大量神经记录也具有挑战性。为了解决这些问题，我们引入了一种称为循环神经网络凸优化 (CORNN) 1 的训练方法。在模拟记录研究中，CORNN 的训练速度比传统优化方法快 100 倍左右，同时保持或提高了建模准确性。我们进一步在数千个执行简单计算（例如 3 位触发器或定时响应的执行）的单元模拟中验证了 CORNN。最后，我们表明，尽管生成器和推理模型之间存在不匹配、观察到的神经元严重子采样或神经时间尺度不匹配，CORNN 仍可以稳健地重现网络动态和底层吸引子结构。总体而言，通过在标准计算机上以亚分钟级处理时间训练具有数百万个参数的 dRNN，CORNN 迈出了实时网络重现的第一步，该网络重现受限于大规模神经记录，并且是促进神经计算理解的强大计算工具。
驱动神经群体动力学潜在行为
神经动力学可以反映内在动力学或动态输入，例如感觉输入或来自其他大脑区域的输入。为了避免将时间结构化的输入误解为内在动力学，神经活动的动力学模型应该考虑测量的输入。然而，在神经 - 行为数据的联合动力学建模中，纳入测量的输入仍然难以实现，这对于研究行为的神经计算很重要。我们首先展示了在考虑行为但不考虑输入或考虑输入但不考虑行为的情况下训练神经活动的动力学模型可能导致误解。然后，我们开发了一种线性动力学模型的分析学习方法，该方法同时考虑神经活动、行为和测量的输入。该方法能够优先学习内在的行为相关神经动力学，并将它们与其他内在动力学和测量的输入动力学分离。在具有固定内在动力学的模拟大脑执行不同任务的数据中，该方法无论任务如何都能正确地找到相同的内在动力学，而其他方法可能会受到任务的影响。在来自三名受试者的神经数据集中，他们使用任务指令感官输入执行两项不同的运动任务，该方法揭示了其他方法所遗漏的低维内在神经动力学，这些动力学更能预测行为和/或神经活动。该方法还独特地发现，内在行为相关的神经动力学在不同的受试者和任务中大致相似，而整体神经动力学则不同。这些输入驱动的神经行为数据动力学模型可以揭示可能被遗漏的内在动力学。
混沌图像加密：最新技术、生态系统和未来路线图
图像处理用于各种计算环境 [1、2]。图像处理技术利用不同的安全机制。在这些机制中，本文将重点关注加密，加密在图像处理 [3] 以及许多其他领域 [4-6] 中都至关重要。近年来，密码学研究界利用了不同技术和理论的进步，包括信息论 [7]、量子计算 [8]、神经计算 [9]、超大规模集成 (VLSI) 技术 [10]，尤其是混沌理论 [11]。所有上述理论都对图像加密产生了特别的影响。然而，在本文中，我们特别关注混沌理论在图像加密中的应用。混沌是指系统当前状态对先前状态（空间混沌）、初始条件（时间混沌）或两者（时空混沌）高度敏感的特性。这种敏感性使得混沌系统的输出或行为难以预测。混沌理论基于有序模式、结构化反馈回路、迭代重复、自组织、自相似、分形等，对混沌系统的明显无序性进行解释和公式化。混沌映射、吸引子和序列均指用于此公式化的数学结构。近年来，混沌系统、映射、吸引子和序列引起了研究界的极大兴趣 [ 12 , 13 ]。它们已用于从智能电网 [ 14 ] 到通信系统 [ 15 ] 等各种应用中的安全目的。特别是，混沌加密已用于加密除图像之外的各种内容类型 [ 1 , 2 ]。图 1 说明了图像加密如何与混沌理论在混沌图像加密中融合。图 1 首先介绍了我们将在本文其余部分使用的图标，以表示图像处理、加密、图像加密、混沌和混沌图像加密。此外，该图显示了图像处理如何加入加密，然后加入混沌理论，从而将混沌图像加密构建为一门科学分支和研究领域。
神经网络的机器学习
本教科书基于我在哥德堡大学和瑞典哥德堡的Chalmers技术大学提供的课程人工神经网络的讲义。当我准备讲座时，我的主要来源是Hertz，Krogh和Palmer [1]对神经计算理论的介绍。其他来源是神经网络：Haykin [2]的综合基础，霍纳的讲座注释[3]，Heidelberg，Goodfellow，Bengio＆Courville的深度学习[4]，在线书籍神经网络和Nielsen的深度学习[5]。I thank Martin ˇ Cejka for typesetting the first version of my hand-written lecture notes, Erik Werner and Hampus Linander for their help in preparing Chapter 8, Kris- tian Gustafsson for his detailed feedback on Chapter 11, Nihat Ay for his comments on Section 4.5, and Mats Granath for discussions about autoencoders.I would also like to thank Juan Diego Arango, Oleksandr Balabanov, Anshuman Dubey, Johan Fries, Phillip Gräfensteiner, Navid Mousavi, Marina Rafajlovic, Jan Schiffeler, Ludvig Storm, and Arvid Wenzel Wartenberg for implementing algorithms described in this book.许多数字基于其结果。Oleksandr Balabanov，Anshuman Dubey，Jan Meibohm，尤其是Johan Fries和Marina Rafajlovic提出了考试问题，这些问题成为了本书的练习。最后，我要感谢StellanÖstlund的鼓励和批评。最后但并非最不重要的一点是，许多同事和学生（过去和现在）指出了错误的印刷和错误，并提出了改进。我感谢他们。目前的版本不包含练习（剑桥大学出版社拥有的版权）。完整的书可从剑桥大学出版社获得。
社论：哺乳动物大脑中GABA能抑制回路的组装，可塑性和功能的细胞和分子机制
通过GABA能中间神经元（INS）抑制法规在正常大脑中的复杂神经计算中起着至关重要的作用，其畸形和功能错误会导致多种脑部疾病（Del Pino等，2018; Frye等，2016; kepecs and 2016; Kepecs and 2014; kepecs and fishell，2014; theanno; theang; theang; ealig; al ang e e eT; Al。，2016）。在过去的二十年中，在理解GABA能抑制回路的发展，可塑性，功能和病理相关性方面取得了显着进展。尤其是单细胞OMICS，遗传靶向，体内成像，功能操纵和行为分析的最新技术进步，我们在亚型中的知识已经爆炸。文章的研究主题，包括七篇原始研究论文和两项评论，其主题是“哺乳动物大脑中GABA能抑制回路的组装，可塑性和功能的主题”主题，突显了我们要走多远，以及我们需要走的地方。这些报告全面讨论了有关GABA能抑制系统的主题，从细胞类型的规范，突触组件和功能多样性到其在健康和疾病中的作用。总体目标是解开无数的INS将自己编织到功能电路中，这是理解皮质抑制的力量和脆弱性的核心。The challenging but essential tasks for dissecting the inhibitory system is to disentangle intricate inhibitory circuits consisting of diverse GABAergic IN subtypes ( Bandler et al., 2017 ; Hu et al., 2017 ; Lodato and Arlotta, 2015 ; Miyoshi, 2019 ; Pelkey et al., 2017 ).Machold和Rudy回顾了由转录组学和发育起源定义的亚型皮质和海马的新兴观点，并突出了一种用于靶向亚型特定的遗传工具包，以及每种方法固有的技术考虑因素。
空间导航的神经科学及其与人工智能的关系
人工智能 (AI) 和神经科学的最新进展令人印象深刻。在人工智能领域，这包括开发可以击败围棋大师或在癌症检测方面胜过人类放射科医生的计算机程序。这些技术发展中的很大一部分与人工神经网络的进步直接相关——最初受到我们对大脑如何进行计算的认识的启发。与此同时，神经科学在理解大脑方面也取得了重大进展。例如，在空间导航领域，有关认知图（空间的内部表示）的神经计算机制和大脑区域的知识最近获得了诺贝尔医学奖。神经科学最近的大部分进展部分归功于技术的发展，该技术用于以极高的时间和空间分辨率记录动物行为中大脑多个区域的大量神经元。随着这些技术使我们能够收集大量数据，人们对人工智能与神经科学的交叉点的兴趣日益浓厚，其中许多交叉点涉及使用人工智能作为探索和分析这些大型数据集的新工具。但是，鉴于共同的初始动机点——了解大脑——这些学科可以更紧密地联系在一起。目前，这种潜在的协同作用大部分尚未实现。我们认为空间导航是这两个学科可以融合以促进我们对大脑的了解的绝佳领域。在这篇评论中，我们首先总结了空间导航和强化学习的神经科学进展。然后，我们将注意力转向讨论如何使用描述性、机械性和规范性方法对空间导航进行建模，以及在这些模型中使用人工智能。接下来，我们讨论人工智能如何推动神经科学的发展，神经科学如何推动人工智能的发展，以及这些方法的局限性。最后，我们重点介绍了一些有前景的研究方向，其中空间导航可以成为神经科学和人工智能的交汇点，以及这如何有助于促进对智能行为的理解。
经诊断的不灵活的学习动力学解释了抑郁症和精神分裂症的缺陷
奖励学习缺陷是许多精神障碍的核心症状。最近的工作表明，这种学习障碍是由于使用奖励历史来指导行为的能力而引起的，但是这些障碍出现的神经计算机制仍不清楚。此外，有限的工作采用了跨诊断方法来研究引起学习def ICIT的心理和神经机制是否在精神病理学形式上共享。为了洞悉此问题，我们通过结合计算模型Ling和单次试验的EEG回归，探索了被诊断出患有重力疾病的患者（n = 33）或精神分裂症（n = 24）和33个匹配的健康对照组。在我们的任务中，参与者必须整合刺激的奖励历史，以决定是否值得赌博。在此任务中的自适应学习是通过动态学习率来实现的，这些学习率在第一次遇到给定刺激的情况下是最大的，并且随着刺激重复的增加而衰减。因此，在学习过程中，选择偏好理想地稳定并且不易受到误导性信息的影响。我们显示了减少学习动态的证据，两个患者群体都表现出超敏的学习（即减少腐烂的学习率），使他们的选择更容易受到误导的反馈。此外，还存在精神分裂症特异性的方法偏见，并且对Disconfirma的反馈（事实损失和反事实胜利）的抑郁症特异性提高。两个患者组中的不灵活的学习因神经加工的改变而感到恐慌，包括对任何一个患者组的预期值都没有跟踪。综上所述，我们的结果提供了证据，表明减少逐审学习动力学反映了抑郁症和精神分裂症的融合缺陷。此外，我们确定了疾病独特的学习缺陷。
神经技术研讨会
上午会议 08:30 边喝咖啡边见面 09:00 Simon Hanslmayr 教授致欢迎辞和介绍 第 1 场：新技术（主席：Michele Svanera 博士） 09:15 Elsa Fouragnan 博士主题演讲：通过经颅超声刺激诱导短期至中期神经可塑性效应 10:00 Daniele Faccio 教授：脑活动和神经退行性疾病的光学感知 10:20 Hadi Heidari 教授：用于超分辨率肌肉测量的可扩展磁性传感器 10:40 咖啡休息 第 2 场：非侵入性电刺激（主席：Gregor Thut 教授） 11:00 Nir Grossman 博士主题演讲：非侵入性时间干扰深部脑刺激 11:45 Gang Li 博士：使用脑刺激模型减轻脑功能障碍12:05 杰玛·利尔茅斯博士 这都是骗局吗？双盲对照条件在电神经计算中的重要性 12:25 午餐和海报展示，中庭特别会议（主席：Simon Hanslmayr 教授） 13:45 Jacques Carolan 博士主题演讲：大规模精确与人脑交互：解锁神经技术的下一个前沿 第三场：公开会议（主席 Gabriela Cruz 博士） 14:30 Emma Gordon 博士 认知增强、神经技术和真实性 14:50 Aleksandra Vuckovic 博士 用于神经性疼痛管理的脑电图技术 15:10 咖啡休息 第四场：临床应用（主席 Monika Harvey 教授） 15:30 Keith Mathieson 教授主题演讲：黄斑变性的光伏视力恢复 16:15 Cassandra Sampaio 博士 - BapFsta
神经形态神经接口 - IOPscience
摘要。目标。与传统数字计算相比，神经系统中的计算使用不同的计算原语，在不同的硬件上运行，因此在使用时间、空间和能量等物理资源方面受到与数字计算不同的约束。为了更好地理解具有类似时空和能量约束的物理介质上的神经计算，神经形态工程领域旨在设计和实现电子系统，在 VLSI 硬件中模拟神经系统在多个生物组织层面的组织和功能，从单个神经元到大型电路和网络。混合模拟/数字神经形态 VLSI 系统结构紧凑、功耗低，并且独立于模型大小和复杂性实时运行。方法。本文重点介绍了当前在从突触到系统级的多个生物组织层面上将神经形态系统与神经系统进行接口的努力，并讨论了未来具有更复杂神经形态电路的生物混合系统的前景。主要结果。单个硅神经元已成功与无脊椎动物和脊椎动物神经网络接口。这种方法允许研究传统技术无法获得的神经特性，同时提供传统数值建模方法无法实现的真实生物学背景。在网络层面，神经元群有望与数百或数千个硅神经元的神经形态处理器进行双向通信。最近对 BMI 的研究表明，使用当前的神经形态技术可以实现这一点。意义。生物神经元和各种复杂程度的 VLSI 神经形态系统之间的生物混合接口已开始出现在文献中。当前神经形态系统的主要目的是作为研究与神经动力学相关的基本问题的计算工具，其复杂性现在允许与大型神经网络和电路直接接口，从而为神经工程系统、神经假体和神经康复带来潜在的有趣的临床应用。
Florin Popentiu Vlãdicescu 教授于 1974 年毕业于布加勒斯特理工大学电子与电信专业，并于 1981 年获得可靠性博士学位
Florin Popenţiu Vlădicescu 教授出生于 1950 年 9 月 17 日，1974 年毕业于布加勒斯特理工大学电子与电信专业，1981 年获得奥拉迪亚大学可靠性博士学位。此外，他还是布加勒斯特理工大学自动控制与计算机科学学院的联合国教科文组织教授。Florin Popenţiu Vlădicescu 教授是英国首个“联合国教科文组织信息与通信工程教席”的创始人，该教席于 1998 年在伦敦城市大学成立，他被任命为联合国教科文组织教席的联席主任。Florin POPENTIU VLÃDICESCU 博士目前是费迪南一世军事技术学院的博士生导师。 Florin POPENTIU VLÃDICESCU 教授在国际期刊和会议论文集上发表了 200 多篇论文，是 Springer 出版的一本书的作者、四本书的合著者和四本书的联合编辑。他也是 IEEE 高级会员。他多年来一直致力于研究与软件可靠性相关的问题，并担任过两个北约研究项目的联合主任。他还是几本国际期刊的顾问委员会成员，包括 Pergamon Press/Elsevier 出版的《可靠性：理论与应用》、《IJCS》、《ARIV》、《微电子学与可靠性》（1988-1996 年）和苏库尔 IBA 大学出版的《苏库尔 IBA 计算与数学科学杂志》（SJCMS）。他是 ACM 计算评论、神经计算和应用、IJCSIS 的审稿人，也是 IJICT 的副编辑，国际分布式系统和技术杂志 (IJDST) 的客座编辑，分布式计算和应用创新特刊。他是欧洲委员会 - H2020 计划的独立专家，负责网络服务 - 软件和服务、云。Florin POPENTIU VLÃDICESCU 教授目前是“巴黎高科”的客座教授，其中包括“Grandes Ecoles”和雅典计划，他在那里教授软件可靠性课程。