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Cosyne 2024 -Helmholtz海马
摘要生成模型最近彻底改变了机器学习，并长期以来一直认为是生物智能的基础。在动物中，数据表明海马形成学习并使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们引入了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于连续的输入流中的Helmholtz机器。快速theta波段振荡（5-10 Hz）门通过网络流动的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以从感觉刺激中准确地推断潜在状态，并在离线上产生逼真的感觉预测。在导航任务上接受了训练，它通过开发环圈吸引子来学习可以集成的导航任务，并可以在与以前的理论但生物学上难以置信的建议之间灵活地传输这种结构。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个简单和局部的学习规则下捕获了各种海马认知功能。
Cosyne2024_program_book.pdf
一年一度的 Cosyne 会议为系统神经科学问题的经验和理论方法交流提供了一个包容性的论坛，旨在了解神经系统如何运作。为了鼓励跨学科互动，主要会议安排在单一轨道上。执行委员会和组织委员会将选出一组受邀演讲，项目委员会将根据提交的摘要选出额外的演讲和海报。Cosyne 主题包括（但不限于）：行为的神经基础、感觉和运动系统、电路、学习、神经编码、自然场景统计、树突计算、持续活动的神经基础、非线性受体场映射、时间和序列的表示、奖励系统、决策、突触可塑性、地图形成和可塑性、群体编码、注意力、神经科学的机器学习以及脉冲网络计算。参与者包括纯实验主义者、纯理论主义者以及介于两者之间的所有人。
广约罗伯特·桑（Robert Sang） - 公司神经祖父
Nature Neuroscience, Nature Computational Science, Nature Communications, eLife, Journal of Neuroscience, PLOS Computational Biology, Current Opinion in Neu- robiology, Neural Networks, Chaos, Frontiers in Neuroscience, JMLR (Journal of Machine Learning Research), NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems), ICLR (International Conference on Learning Representations), ICML (In- ternational Conference on Machine Learning), Cosyne （计算和系统神经科学），CCN（认知计算神经科学会议），CNS（计算神经科学组织）
William E Bishop 博士
[12] Bishop WE、Armiger A、Burck J、Bridges M、Hauschild M、Englehart K、Scheme E、Vogelstein RJ、Beaty J、Harshbarger S. (2008) 用于设计和开发神经假体系统的实时虚拟集成环境。第 30 届 IEEE EMBS 年度会议论文集：615-619。精选会议摘要†，* 表示贡献相同（完整摘要列表请参阅网站）[13] Bishop WE、Crowder E、Zandvakil A、Zhou X、Chase SM、Kohn A、Olson CR、Yu BM。（2018）利用神经群体活动中的低维结构来组合神经记录。COSYNE 摘要，编号 I-69。
网络拓扑，极化和算法策划
PLOS Biology于2003年首次出版。那一年，神经科学领域的重要变化正在发生。神经记录与计算理论的婚姻刚刚开始呈现出严重的果实，促使2004年计算和系统神经科学（Cosyne）会议的就职典礼。双方，三个研究流引起了特别的兴趣。首先，研究灵长类动物动力学系统的研究人员刚刚表明，伴随着使眼睛的决定的神经活动具有许多古老的决策潜伏期模型的标志，包括近似贝叶斯推理的嘈杂的积累动力学[1]和在神经网络中反复抑制[2]。Second, both single-neuron electrophysiology and functional MRI were being deployed to study the motiva- tional signals in basal ganglia and medial prefrontal cortex that accompany reward-guided deci- sions, building on theoretical constructs from the fields of Reinforcement Learning (RL) [ 3 ] and behavioral economics [ 4 ] (the Society for Neuroeconomics also held its first annual meeting in 2003).第三，冷春港的一组研究人员展示了啮齿动物模型研究决策的可行性[5]，补充了对大鼠的研究记忆和导航的新兴研究；仅在两年后才能发现网格细胞[6]。从那以后的20年中，这些（以及许多其他）研究链植入的种子增长了强大。更普遍的是，在过去的20年中，链接模型和数据的研究已成为常态，将领域指向了真正累积科学的黄金时代。建模框架基于心理物理学，贝叶斯方法，连接主义网络，RL和计量经济学模型已广泛用于测试机械理论并解释神经数据。并行，更明显的神经扎根模型已经迅速增加，例如那些说明啮齿动物中导航和记忆的细胞类型的聚宝盆，该发现在2014年获得了诺贝尔奖。今天，我们继承了核心脑功能的复杂理论，包括（但不限于）感觉运动选择，奖励指导的学习，视觉注意力，记忆和导航。
亚当·H·马布尔斯通
其他经验 协议实验室志愿者顾问（2018 年夏季）、顾问 2021 - 加速科学的软件工具 Encultured AI 顾问，2022 年 9 月 - 非常规 AI 安全相关平台 OccamzRazor 顾问委员会成员 (2015-2018) 科学家的知识捕获和共享平台 Expii 科学知识图谱顾问 (2014) 在线参与式数学教育。 Beagle 联合指导（与 Juan Batiz-Benet 合作）一个开发科学文献社交注释工具的项目（2014-）[暂停] 房利美和约翰赫兹基金会奖学金采访员（2015-） 确定下一代科学/工程领袖 开放慈善项目科学顾问（2013-2016） 就生物工具和技术、人工智能、纳米技术、科学政策等提供建议 脑保护基金会科学顾问（2015-2018） 香农实验室非正式咨询（2018 年夏季） 麻省理工学院媒体实验室“科学+艺术/设计/工程的未来”咨询小组成员（2016-）[10,000 美元奖金] Wyss 中心（日内瓦） 战略输入 Neuralink（2016 年 7 月 - 11 月） 为后来成为 Neuralink 的公司提供早期无偿咨询 - 直接为 Elon Musk 提供建议，帮助培育初始团队 志愿执行顾问：转化生物技术研究所（ IXBio) (2018) 为英国政府成员提供非正式的科学政策建议 科学同行评审：PLoS 计算生物学、JoVE、Nature Communications、麻省理工学院出版社、Neuron、ICLR BAICS、NeurIPS，Frontiers 科学研讨会客座编辑 组织：“科学技术的瓶颈”，与 Geoff Anders、Jose Luis Ricon 和 Larissa Hesketh-Rowe 共同组织 (2021) “分子增材制造”，英国剑桥大学，领导的研讨会 (2016) 与领先的纳米技术专家一起勾勒出如何制造分子 3D 打印机 Kavli Futures Symposium，“走向皮质计算分类法”，与 Gary Marcus 共同组织，由 Kavli 基金会资助 6 万美元 (2015) Cosyne Workshop，“用于地面真实神经科学的工具和方法”，与 Annabelle Singer 共同组织(2015) CIFAR 心机链接研讨会 (2019)，与 Blake Richards 和 Alona Fyshe 联合组织 纽约干细胞基金会研讨会，“免疫工程”，共同发起研讨会 (2015) 其他：共同创建者：神经技术架构网络，在白宫 BRAIN 计划 2014 年 9 月 30 日公告中介绍，http://neuroarchitecting.org/ 参与者：NTC 神经伦理研讨会 (2017)、Kavli 未来研讨会：神经技术 (2017)、宾大大脑深度学习研讨会 (2018) 报告员：BrainX.io 全球大脑研究协调会议 (2016)