XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络模型
基于 Transformer 的 SSVEP 分类深度神经网络模型
a 西南科技大学计算机科学与技术学院脑科学与医学人工智能实验室，中国绵阳 b 电子科技大学生命科学与技术学院成都脑科学研究所临床医院神经信息教育部重点实验室、生物医学信息中心，中国成都 c 南洋理工大学计算机科学与工程学院，新加坡
婴儿视觉皮层的深神经网络模型
dnns现在通常被用作成人腹流的模型（Richards等，2019; Yamins等，2014; Zhuang等，2021），但甚至不比成人视力研究，它们还提供了对视觉发展的新颖洞察力的潜力。拥有学习过程的机械模型是没有直接访问的，因为Intants不能参与典型的认知实验或报告其经验。此外，婴儿和机器学习之间的相似之处是两个领域的研究人员越来越兴趣（Zaadnoordijk，Besold，＆Cusack，2022; Smith＆Slone，2017年）。最近的工作表明，从婴儿的角度来看，数据甚至可以有效地训练大型语言模型（Pandey，Wood和Wood，2024年），并提供了学习单词视频引用的必要结构（Vong，Wang，Orhan，＆Lake，2024年）。我们的工作在发育过程中提出了这一方法，使用DNN来表征附加单词的视觉表示，并提出神经连接学家（Doerig et al。，2023）研究框架发展为发育神经科学。
腹侧视觉流的无监督神经网络模型
深层神经网络目前提供了整个灵长类动物腹视觉流中神经元反应模式的最佳定量模型。然而，作为腹侧流的开发模型，此类网络仍然令人难以置信，部分原因是它们是经过超级可见的方法培训的，需要比婴儿在发育过程中可以使用更多标签的方法。在这里，我们报告说，无监督学习的最新进展在很大程度上缩小了这一差距。我们发现，在多个腹侧视觉皮质皮质区域中，神经网络模型以深层的对比性嵌入方法获得了神经预测的准确性，该区域等于或超过了使用当今最佳监督方法得出的模型，并且这些神经网络模型的映射是神经层在整个通风流中的神经层。令人惊讶的是，我们发现这些方法即使仅接受从头部安装的相机收集的实际人类儿童发育数据进行训练，即使这些数据集很嘈杂且有限，也会产生类似的表示形式。我们还发现，半佩里的深层对比嵌入可以利用少量标记的示例来产生代表，具有大大改善人类行为的错误模式一致性。综上所述，这些结果说明了无监督学习的使用，以提供穆尔氏皮质脑系统的定量模型，并为灵长类动物感觉学习的生物学上合理的计算理论提供了强有力的候选者。
1. 基于风险分担的弹性可再生能源供应网络模型
i vc irh 新冠疫情对发电厂总产能的影响 [无量纲] 新冠疫情对能源需求的影响 [无量纲] 一年中的天数 [无量纲] 单位政府补贴 [ ] 最高
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如神经调节剂释放3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
用于更改功能大脑网络的学位分布的网络模型
摘要：这项研究的目的是研究功能性脑网络的学位分布。特定的功能性脑网络是由三组参与者的fMRI测量构建的，即年轻的健康参与者，老年人健康的参与者和患有阿尔茨海默氏病的老年参与者。功能性脑网络是为随着时间的时间相关的三个不同相关阈值而构建的。我们已经注意到，当相关阈值降低时，度分布的特征会改变。为了解释与相关阈值的价值变化的程度分布变化，我们创建了两个不同但相关的网络模型。至关重要的因素两个模型都包含的噪声越来越大，随着体素活性相关阈值的降低，这在我们的模型中对应于功能网络的体素节点之间的随机相关数量的增加。模型说明了根据网络增长和边缘添加过程降低相关阈值，该度分布的最初无标度特征如何变化。两个模型以优先和随机边缘添加方式差异，而第二个模型是第一个模型的重新构造。平均而言，第二个模型可以与数据更好地定量匹配。据我们所知，这种功能性的大脑网络模型，考虑到相关阈值作为独立变量以前尚未引入。
受中脑启发的稳健变化检测循环神经网络模型
我们提出了一种受生物启发的循环神经网络 (RNN)，它可以有效检测自然图像中的变化。该模型具有稀疏拓扑连接 (st-RNN)，与“中脑注意网络”的电路架构紧密相关。我们将 st-RNN 部署到一个具有挑战性的变化视盲任务中，该任务必须在一系列不连续的图像中检测变化。与传统 RNN 相比，st-RNN 的学习速度提高了 9 倍，并且以减少 15 倍的连接实现了最佳性能。低维动力学分析揭示了假定的电路机制，包括全局抑制 (GI) 基序对成功变化检测的关键作用。该模型再现了关键的实验现象，包括中脑神经元对动态刺激的敏感性、刺激竞争的神经特征以及中脑微刺激的标志性行为效应。最后，该模型在变化盲视实验中准确预测了人类注视点，超越了最先进的基于显着性的方法。st-RNN 提供了一种新颖的深度学习模型，用于将变化检测背后的神经计算与心理物理机制联系起来。
定向谱测量改善神经群体的潜在网络模型
系统神经科学旨在了解遍布大脑的神经元网络如何介导计算任务。识别这些网络的一种流行方法是首先计算来自多个大脑区域的神经活动测量值（例如功率谱），然后将线性因子模型应用于这些测量值。至关重要的是，尽管大脑区域之间的定向通信在神经计算中发挥着既定的作用，但定向通信的测量值很少用于网络估计，因为它们与线性因子模型方法的隐式假设不相容。在这里，我们开发了一种新的定向通信频谱测量，称为定向谱 (DS)。我们证明它与线性因子模型的隐式假设兼容，并提供了一种估计 DS 的方法。我们证明，与现有替代方案相比，DS 测量的潜在线性因子模型可以更好地捕捉模拟和真实神经记录数据中的底层大脑网络。因此，定向谱的线性因子模型为神经科学家提供了一种简单有效的方法来明确模拟神经群体网络中的定向通信。
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如NeuroModulator版本3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
人类语言：Chap21-语言获取和处理的神经网络模型
到（各个方面）输入检查的统计结构，而无需映射到目标输出（例如，发现LAN Guage的语音结构中的规律性）。这些网络非常适合发现环境中存在的统计结构，而无需建模者知道结构是什么。无监督的培训方法的一个众所周知的例子是Hebb（1949）提出的学习规则：加强同时活动的单元之间的连接，如果只有一个单位活跃，则可以削弱两个单元之间的连接。尽管人工神经网络和生物神经网络之间存在表面的相似性（即，在神经元之间传递的互连性和刺激以确定它们的激活，并通过适应连接强度来学习），但这些认知模型通常并非声称在生物神经元的水平上模拟处理。相反，神经网络模型在Marr（1982）的算法级别上形成了描述，也就是说，它们指定了认知表示和操作，同时忽略了生物学实现。神经网络在1990年代经历了流行的激增，但是从21世纪初开始，它们被象征性的概率mod Els所掩盖。然而，神经网络享受了最近的复兴部分，部分原因是深度学习模型的成功，这些模型在各种人工智能任务上表现出最先进的表现（Lecun，Bengio，＆Hinton，2015年）。在大多数情况下，认知建模领域仍然赶上这些新颖的发展。我们在第5节中返回此问题。因此，目前最具影响力的连接主义认知模型是更传统的变化。