معلومة

ما مدى ارتباط البحث في علم الأعصاب الحسابي والشبكات العصبية / التعلم الآلي؟

ما مدى ارتباط البحث في علم الأعصاب الحسابي والشبكات العصبية / التعلم الآلي؟



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

إذا كان المرء أكثر اهتمامًا بفهم كيفية قيام الخوارزميات في الدماغ البيولوجي بحل المشكلات (نظريًا ، ولا سيما الجانب الرياضي) ، وربما في بناء حسابات مستوحاة من الدماغ (النظرية التطبيقية ، وخاصة الروبوتات العصبية) ، فهل يُقترح التركيز أكثر على دراسة الحسابية علم الأعصاب بدلاً من الشبكات العصبية الاصطناعية / التعلم الآلي؟ يبدو أن الأخير أكثر توجهاً نحو أي خوارزميات فقط لحل المشكلات عبر محاكاة الكمبيوتر دون قيود العقول البيولوجية ، على الرغم من أنه لا تزال هناك مناطق كبيرة لنظرية التعلم الآلي والشبكات العصبية الاصطناعية.


تم دراسة علم الأعصاب الحسابي والشبكات العصبية على درجة الماجستير في جامعة ساسكس. عندما التحقت بالدورة في 2004/5 ، كانت وحدة الشبكات العصبية إلزامية ، وكان علم الأعصاب الحسابي اختياريًا في الفصل الدراسي الثاني ، مما يشير إلى أن مصممي الدورة (قادة العالم في الحوسبة المستوحاة بيولوجيًا) اعتقدوا أن دراسة الشبكات العصبية أولاً قد تساعد في دراسة علم الأعصاب الحسابي. أعتقد أن بعض المواد الأخرى التي يتم تدريسها في الدورة ستكون ذات فائدة لك ، على سبيل المثال تطوير الخوارزميات الجينية للتحكم في الروبوت (انظر رودني بروكس - وشركة آي روبوت).

أخيرًا للإجابة على السؤال (!) ، أعتقد أنك ربما تحتاج إلى بعض الفهم للشبكات العصبية (البسيطة) (الاصطناعية أو غير ذلك) لفهم مفاهيم أكثر تعمقًا في علم الأعصاب الحسابي.


تشكل الشبكات العصبية مستوى واحدًا (مهمًا جدًا) من التنظيم الذي تم تصميمه حسابيًا في أبحاث الدماغ. يحاول علم الأعصاب الحسابي جعل هذه الأشياء واقعية من الناحية البيولوجية قدر الإمكان ، وغالبًا ما يتم إنشاء نماذج تعمل على مستويات متعددة ، مثل إظهار الشبكات العصبية الديناميكيات الكهروكيميائية - وهو أمر من الواضح أنه ليس هدف أبحاث التعلم الآلي القياسية. وبالتالي ، بمعنى ما ، فإن دراسة علم الأعصاب الحسابي ستجعلك بالضرورة خبيرًا في الشبكات العصبية الاصطناعية أكثر من دراسة التعلم الآلي على الإطلاق. يعد نوع الشبكات العصبية المستخدمة في التعلم الآلي أساسيًا للغاية بحيث لا يمكن تفسيره بالدماغ. ومع ذلك ، يمكن أن تمنحك نصوص التعلم الآلي نظرة ثاقبة ، حسنًا ، كيف يمكن حفظ المعلومات المتعلقة بالبيئة في الدماغ. علم الأعصاب الحسابي كمجال لا يزال في مهده ، خاصة ما يتعلق بنمذجة التعلم في الدماغ. حتى نموذج Spun للشبكة العصبية المتصاعدة لكريس إلياسميث (وهو أمر مثير للإعجاب!) تعرض لانتقادات من قبل هنري ماركرام (الرجل الذي حصل على مليار يورو من الاتحاد الأوروبي لمشروع الدماغ البشري) لكونه غير واقعي من الناحية البيولوجية. باختصار ، لن تتغلب على نظرية ANN الأساسية في دراسة علم الأعصاب الحسابي ، وسوف تتوسع فيها بشكل كبير من الناحية البيولوجية. ومع ذلك ، قد ترغب في التحقق من نصوص التعلم الآلي لمعرفة كيف يمكن للشبكات العصبية تخزين الأنماط.


لا علاقة له كثيرا ، للأسف. في حين أن الإلهام الأصلي للشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) كان بيولوجيًا ، فإن معظم التقدم اللاحق في الشبكات العصبية الاصطناعية لما يسمى "التعلم الآلي" ، والذي يهتم عادةً بتحسين بعض الوظائف ، جاء من رؤى رياضية لم تكن مبنية على علم الأحياء ؛ نقلاً عن Marblestone et al. (2016):

كانت الشبكات العصبية الاصطناعية بارزة الآن في التعلم الآلي ، بالطبع ، كانت مستوحاة في الأصل من علم الأعصاب (McCulloch and Pitts ، 1943). بينما استمر علم الأعصاب في لعب دور (Cox and Dean ، 2014) ، استرشد العديد من التطورات الرئيسية برؤى في رياضيات التحسين الفعال ، بدلاً من نتائج علم الأعصاب (Sutskever and Martens ، 2013). تقدم المجال من الأنظمة الخطية البسيطة (مينسكي وبابيرت ، 1972) ، إلى الشبكات غير الخطية (Haykin ، 1994) ، إلى الشبكات العميقة والمتكررة (LeCun et al.، 2015؛ Schmidhuber، 2015). أتاح الانتشار العكسي للخطأ (Werbos ، 1974 ، 1982 ؛ Rumelhart et al. ، 1986) تدريب الشبكات العصبية بكفاءة ، من خلال توفير وسيلة فعالة لحساب التدرج فيما يتعلق بأوزان شبكة متعددة الطبقات. تم تحسين طرق التدريب لتشمل شروط الزخم ، وتهيئة أفضل للوزن ، والتدرجات المترافقة وما إلى ذلك ، وتطورت إلى السلالة الحالية من الشبكات المحسّنة باستخدام نزول التدرج العشوائي على دفعات. هذه التطورات ليس لها علاقة واضحة بعلم الأعصاب.

يجادل ماربلستون (وهو باحث في الذكاء الاصطناعي) وزملاؤه (في الواقع هذا هو الهدف من مقالتهم)

ومع ذلك ، فإن علم الأعصاب والتعلم الآلي قد حان وقت التقارب مرة أخرى

قائمة الحجج الخاصة بهم طويلة إلى حد ما ، وأنا بالتأكيد لن أنصفها هنا ، لكن على سبيل المثال يستشهدون بورقة بحثية حديثة تقترح شرح أن مرونة Hebbian هي شكل من أشكال التحسين:

غالبًا ما يمكن أيضًا النظر إلى هذه الأنواع من التنظيم الذاتي المحلي على أنها تعمل على تحسين دالة التكلفة: على سبيل المثال ، يمكن النظر إلى أشكال معينة من اللدونة Hebbian على أنها استخراج المكونات الرئيسية للمدخلات ، مما يقلل من خطأ إعادة البناء (Pehlevan and Chklovskii، 2015) .

ماربلستون وآخرون. خصص قدرًا كبيرًا من أوراقهم لمراجعة الأعمال الحديثة إلى حد ما والتي حاولت تحديد backpropagation (طريقة رئيسية لنجاح ANN في التحسين) في الدماغ. قائمة الفرضيات حول كيفية حدوث التكاثر العكسي في الدماغ طويلة جدًا ، للأسف ، لذلك لن أراجعها هنا ؛ أنا أشير فقط إلى بعض الأوراق والمحادثات Hinton (2016) ؛ Liao (2015) الذي يدرس كيفية ارتباط (أو عدم ارتباط) backpropagation بالأخبار البيولوجية أو التي تقترح حتى بدائل مستوحاة بيولوجيًا لاستخدامها في شبكات ANN ، على سبيل المثال بالدوزي (2014).

قضية أخرى ماربلستون وآخرون. التغطية المتعمقة هي كيفية تمثيل وظائف التكلفة في الدماغ. وهذا يتوافق مع كيفية تمثيل الذكريات والأهداف في الدماغ. من الواضح أن هذا مجال واسع من البحث. نظرًا لأن أوراق علم الأحياء العميقة تتجاوز عمومًا درجة راتبي ، فسأشير فقط إلى ورقة بحثية حديثة (أبرزتها ماربلستون) تقترح أن "حساب التفاضل والتكامل الساذج" يكمن وراء الكثير من "علم نفس المشاع" ؛ Jara-Ettinger et. آل (2016).


Meta-control: من علم النفس إلى علم الأعصاب الحسابي

سلط البحث في العقود الماضية الضوء على الآليات المختلفة التي تكمن وراء قدرتنا على التحكم المعرفي. ومع ذلك ، فإن عمليات المستوى الفوقي التي تنظم التحكم المعرفي نفسه لا تزال غير مفهومة جيدًا. باتباع المصطلحات من الذكاء الاصطناعي ، يمكن تعريف التحكم التلوي على أنه مجموعة من الآليات التي (أ) تراقب تقدم المعالجة الخاضعة للرقابة و (ب) تنظم معلمات التحكم الأساسية في خدمة أهداف المهمة الحالية واستجابة للداخلية أو القيود الخارجية. من منظور نفسي ، يعد التحكم التلوي مفهومًا مهمًا لأنه قد يساعد في شرح وتوقع كيف ومتى يختار العاملون البشريون أنواعًا مختلفة من الاستراتيجيات السلوكية. من وجهة نظر علم الأعصاب الإدراكي ، يعد التحكم التلوي مفهومًا مفيدًا لفهم الشبكات المعقدة في قشرة الفص الجبهي التي توجه سلوك المستوى الأعلى بالإضافة إلى تفاعلاتها مع أنظمة التنظيم العصبي (مثل نظام الدوبامين أو النوربينفرين). الغرض من الإصدار الخاص هو دمج خيوط البحث المنفصلة حتى الآن عبر ثلاث وجهات نظر مختلفة: 1) منظور نفسي يحدد عمليات التحكم الفوقية على المستوى الوظيفي ويهدف إلى تفعيلها في المهام التجريبية 2) منظور حسابي يبني على أفكار من الذكاء الاصطناعي لإضفاء الطابع الرسمي على الحلول المعيارية لمشاكل التحكم التلوي و 3) منظور علم الأعصاب الإدراكي الذي يحدد الارتباطات العصبية والآليات الكامنة وراء التحكم التلوي.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


النمذجة الحاسوبية لتأثيرات الكتابة العلمية على التفكير النقدي للطالب في العلوم باستخدام التعلم الآلي

تهدف هذه الدراسة إلى تقديم مثال لتجربة النمذجة الحاسوبية (CM) باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. النتائج المحددة التي تم نمذجتها في هذه الدراسة هي التأثيرات المتوقعة المرتبطة بإرشادات الكتابة العلمية (SWH) والمرتبطة بإكمال عناصر الأسئلة في اختبار كورنيل للتفكير النقدي. يستخدم نموذج الطالب وإدراكه في هذه الدراسة البيانات المعرفية من دراسة تحكم عشوائية واسعة النطاق. توفر نتائج تجربة النموذج الحسابي إمكانية زيادة نجاح الطلاب من خلال إعادة التدريب المعرفي المستهدف لسمات معرفية محددة عبر SWH. توضح هذه الدراسة أيضًا أن النمذجة الحسابية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (MLA) هي مورد مهم لاختبار التدخلات التعليمية ، وتعلم فرضيات محددة ، وتساعد في تصميم وتطوير تصاميم البحوث المستقبلية في أبحاث تعليم العلوم.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


الذكاء الحسابى

8. الاستنتاجات

الذكاء الحسابي (الحوسبة الناعمة) هو مفهوم جديد لمعالجة المعلومات المتقدمة. الهدف من مناهج CI هو تحقيق نهج جديد لتحليل وإنشاء معالجة معلومات مرنة للبشر مثل الاستشعار والفهم والتعلم والاعتراف والتفكير. يحاكي ANN السمات الفسيولوجية للدماغ البشري ، وقد تم تطبيقه للرسم غير الخطي من خلال النهج العددي. يحاكي FLS السمات النفسية للدماغ البشري ، وقد تم تطبيقه للترجمة اللغوية من خلال وظائف العضوية. يحاكي GA التطور على الكمبيوتر ، وقد تم تطبيقه لحل مشاكل التحسين التوافقي. تلعب هذه التقنيات أدوارًا مهمة في زيادة سرعة أنظمة التصنيع وقدرتها على التعلم. من خلال مراجعة عدد كبير من التطبيقات والأبحاث في تقنيات CI فيما يتعلق بالقضايا الرئيسية في التصميم والتخطيط والإنتاج في أنظمة التصنيع الرشيقة ، أظهر هذا الفصل أن تقنيات CI تجعل أنظمة التصنيع أكثر مرونة وفعالية وقوة وتكيفًا وإنتاجية.

تشتمل التطورات الرئيسية لأنظمة التصنيع الرشيقة على تكامل أساليب CI في الأنظمة بمساعدة الكمبيوتر ، مثل CAD و CAPP و CAM وما إلى ذلك ، وتحسين أداء نماذج CI الحالية. في واقع الأمر ، من المتوقع أن تكون أنظمة CI في المستقبل متكاملة ونمطية ومختلطة بطبيعتها.


خيارات الوصول

احصل على الوصول الكامل إلى دفتر اليومية لمدة عام واحد

جميع الأسعار أسعار صافي.
سيتم إضافة ضريبة القيمة المضافة في وقت لاحق عند الخروج.
سيتم الانتهاء من حساب الضريبة أثناء الخروج.

احصل على وصول محدود أو كامل للمقالات على ReadCube.

جميع الأسعار أسعار صافي.


سيقوم مركز علوم الدماغ الحاسوبية في معهد كارني لعلوم الدماغ التابع لجامعة براون بتسخير خبرة الجامعة في علم الأعصاب الحسابي والإدراك والأنظمة نحو حلول جديدة لصحة الدماغ.

بروفيدنس ، R.I. [جامعة براون] - الدماغ البشري هو عضو حسابي. يخزن الذكريات مدى الحياة ، ويتعرف على الوجوه في غمضة عين ، ويتعلم من التجربة ، ويخطط للمستقبل ويتواصل بسلاسة.

لإزالة الغموض عن كيفية إنجاز الدماغ لمثل هذه المهام المعقدة بدقة وسرعة ، سوف يستفيد مركز جديد لعلوم الدماغ الحاسوبية في جامعة براون من خبرة براون العالمية في النمذجة الحاسوبية وعلوم الكمبيوتر والإدراك وعلم الأعصاب للأنظمة.

يعمل طلاب علوم الدماغ الحاسوبية في معهد كارني في 164 شارع أنجيل. يقع المركز الجديد في معهد كارني لعلوم الدماغ بالجامعة ، وقد تم إطلاق المركز الجديد في يوليو لإنشاء علاقات تعاون بين الباحثين والمهندسين في علوم الدماغ الأساسية وعلماء الرياضيات وعلماء الكمبيوتر ، ولجلب ابتكارات علوم الأعصاب الحاسوبية إلى التطبيقات السريرية والتسويق. انبثق المركز من مبادرة معهد كارني للحساب في الدماغ والعقل ، التي تم إنشاؤها في عام 2012.

قال مايكل فرانك - مدير المركز الجديد وأستاذ العلوم المعرفية واللغوية والنفسية - إن علم الأعصاب الحسابي كان مصدر قوة في براون لسنوات عديدة. وقال إن المركز سيمكن الجامعة من التوسع كمركز لأبحاث علوم الدماغ الحاسوبية ، أكثر من كونها مؤسسة تضم المساهمين الأفراد.

قال فرانك: "آمل أن نتجاوز ما بدأناه بالفعل في هذا المجال ، لجعل الناس أكثر انفتاحًا قليلاً وتسهيل فهم أعمق للترابط بين المستويات المتعددة لعلوم الدماغ الحاسوبية". "رؤيتي هي أن هذا النهج التفاعلي الثري سيؤدي إلى ظهور تطبيقات مبتكرة جديدة يمكنها تقييم صحة الدماغ وتحسينها بشكل أفضل."

بحث صارم وتعاوني

علم الأعصاب الحسابي هو مجال متعدد التخصصات يسعى إلى فهم وظائف الدماغ على جميع المستويات - من الخلايا إلى الإدراك - باستخدام مبادئ من الفيزياء والرياضيات والهندسة وعلوم الكمبيوتر وعلم الأحياء والعلوم المعرفية وعلم النفس.

تجري بعض المجموعات البحثية في براون بالفعل أبحاثًا تُعلم أو تعتمد على علم الأعصاب الحسابي. ومع ذلك ، قال فرانك إن مركز علوم الدماغ الحاسوبية سيوفر هيكلًا أكثر تعمدًا لخلق تفاعلات بين أعضاء هيئة التدريس وفرقهم البحثية.

أملي هو تجاوز ما بدأناه بالفعل في هذا المجال ، لجعل الناس أكثر انفتاحًا قليلاً وتسهيل فهم أعمق للترابط بين المستويات المتعددة لعلوم الدماغ الحاسوبية.

"يعالج الدماغ المعلومات ، ويجب عليك استخدام المستوى الصحيح من التحليل الذي يسمح لك بتوصيف معالجة المعلومات - وكيف تسير الأمور بشكل خاطئ - لفهم أفضل لما يحدث في الاضطرابات العاطفية مثل القلق والاكتئاب ، والاضطرابات التي تنطوي على الأوهام والهلوسة ، واضطرابات في الفعل والفكر مثل مرض باركنسون والوسواس القهري. "علم الدماغ الحسابي هو الغراء للمساعدة في فهم مستويات التحليل المختلفة والربط بينها. في الطبيعة ، إنه متعدد التخصصات ".

يبحث توماس سيري ، المدير المساعد لمركز علوم الدماغ الحاسوبية ، في الحسابات العصبية التي تدعم الإدراك البصري. إنه يحاول تحديد كيف يحل الدماغ الرؤية لبناء آلات يمكنها رؤية وتفسير العالم المرئي كما يفعل البشر.

يعتمد مشروع سيري على 15 عامًا من البحث لتطوير نماذج حسابية لعلم الأعصاب للمعالجة البصرية في القشرة المخية. سيسمح مركز علوم الدماغ الحاسوبية لسيري بالاستفادة من خبرة براون في هذا المجال أثناء تدريب الطلاب والعلماء في بداية حياتهم المهنية.

قال سيري ، "بالنسبة لي ، يتعلق الأمر بتدريب الجيل القادم من علماء الأعصاب الحاسوبيين على التفكير عبر مستويات التحليلات من الدوائر والشبكات إلى الأنظمة والحسابات ، والتحدث بطلاقة بلغة البيولوجيا العصبية وعلم الأعصاب الإدراكي والذكاء الاصطناعي." أستاذ مشارك في العلوم المعرفية واللغوية والنفسية ويدير أيضًا مركز براون للحساب والتخيل.

عبر التدريب والتسويق

تتمثل إحدى السمات المميزة لمركز علوم الدماغ الحاسوبية في برنامج الزملاء ، المصمم لتمكين النهوض بالمشاريع والأفكار عالية المخاطر مع إمكانية تسويقها أو اعتمادها على نطاق أوسع من قبل المجتمع العلمي أو الصناعة. قال فريدريك بيتشنر ، الذي سينضم إلى المركز هذا العام كأول زميل وسيقود البرنامج مع فرانك ، إن الهدف من البرنامج هو سد الفجوة من العلم إلى التطبيق لتحسين صحة الدماغ.

سيقوم البرنامج بتجنيد أصحاب الرؤى المهنية المبكرة لإقامات لمدة ثلاث سنوات في معهد كارني. سيشمل العلماء مزيجًا من الخبراء ذوي المهارات الحسابية - من العلماء ذوي الخبرة في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو علم الأعصاب الحسابي ، إلى الخبراء مع التركيز على تطبيقات محددة مثل اكتشاف التوقيعات العصبية المتعلقة بعلم الأمراض ، وتحفيز الدماغ ذي الحلقة المغلقة ، و الاندفاع والوقاية من الانتحار.

قال بيتشنر ، عالم أعصاب لديه خلفية في الفيزياء: "نحن نوظف كبار علماء الأبحاث من الأوساط الأكاديمية والصناعية للمساهمة في مشاريع هادفة في التفاعل بين علم الأعصاب والتعلم الآلي واضطرابات الدماغ". "البرنامج فريد من نوعه من حيث أنه يهدف إلى دمج أفضل ما في العالمين: أساس أكاديمي قوي لاكتشاف جديد مع الدعم والبنية التحتية النموذجية للبيئات الصناعية ، بما في ذلك الأموال الأولية ، وإدارة المشاريع المهنية ، ودعم الفريق ، وخطط التطوير الوظيفي ، و التيسير والدعم لبناء الشركات المنبثقة. "

سيوفر المركز أيضًا تدريبًا متقاطعًا في الأساليب الحسابية للطلاب والعلماء الأساسيين والعلماء الأطباء. سيستضيف المركز ورشة عمل مسابقة النمذجة لمدة أسبوعين في أغسطس بعنوان "النمذجة المعرفية الحاسوبية للبيانات السلوكية والعصبية". ستتضمن ورشة العمل محاضرات ومناقشات يومية ودروس عملية حول الترميز وجلسات متقدمة توفر فهماً أعمق لنهج النمذجة المعقدة والمزالق والمفاهيم.

قال فرانك إن المركز سيعزز أيضًا مشاركة المجتمع من خلال الهاكاثونات والندوات العلمية وسلسلة الندوات التفاعلية التي تضم علماء أعصاب حاسوبيين عالميين.

قال سيري ، مشيرًا إلى كارني: "إذا أغمضت عيني وتصورت ما أود رؤيته عندما أفكر في هذا المركز ، أود الدخول إلى منطقة الابتكار ورؤية مجموعة من الطلاب النشطين يمثلون تخصصات مختلفة في الحرم الجامعي". مساحة مشتركة للمعهد لورش العمل والهاكاثون وتحديات علوم البيانات والمحاضرات. "أود أن أرى طلاب التعلم الآلي وعلوم البيانات يتعاونون مع طلاب علوم الأعصاب والعلوم المعرفية والفيزيائيين. هذا هو حلمي: منطقة ابتكار صاخبة مع الطلاب الذين يتعاونون في مشاريع تتجاوز ما يمكن لأي واحد منهم أن ينفذه بمفرده ".


ستيفن خوسيه هانسون

ستيفن خوسيه هانسون أستاذ علم النفس (حرم نيوارك) وعضو في مركز العلوم المعرفية (حرم نيو برونزويك) بجامعة روتجرز.

القضايا التأسيسية في رسم خرائط الدماغ البشري

يستكشف مصورو الأعصاب وفلاسفة العقل القضايا والخلافات الحرجة التي نشأت عن استخدام خرائط الدماغ في علم الأعصاب الإدراكي والعلوم المعرفية.

وصل مجال التصوير العصبي إلى نقطة تحول. كانت أبحاث تصوير الدماغ مصدرًا للعديد من التطورات في علم الأعصاب الإدراكي والعلوم المعرفية على مدار العقد الماضي ، لكن الانتقادات الأخيرة والاتجاهات الناشئة تثير قضايا أساسية في المنهجية والقياس والنظرية. في الواقع ، خلقت المخاوف بشأن تفسير خرائط الدماغ خلافات خطيرة في علم الأعصاب الاجتماعي ، والأهم من ذلك أنها تشير إلى مجموعة أكبر من القضايا التي تكمن في قلب مشروع رسم خرائط الدماغ بأكمله. في هذا المجلد ، يعيد العلماء البارزون - رسامو الأعصاب وفلاسفة العقل - دراسة هذه القضايا المركزية واستكشاف الخلافات الحالية التي نشأت في العلوم المعرفية وعلم الأعصاب الإدراكي وعلوم الكمبيوتر ومعالجة الإشارات. يعالج المساهمون كلاً من التحليل الإحصائي والديناميكي ونمذجة بيانات التصوير العصبي والتفسير ، ويناقشون الافتراضات الضمنية الخاصة بالتوطين والنمطية والافتراضات الضمنية لمصوري الأعصاب حول كيفية ارتباط هاتين الظاهرتين بالخلافات حول الارتباط ببيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي والسمات الاجتماعية (تم وصفها مؤخرًا لصالح أو سيئة مثل "ارتباطات الشعوذة") ونهج التصميم الاستنتاجي القياسي في التصوير العصبي. أخيرًا ، يتبنى المساهمون منظورًا أكثر فلسفية ، مع الأخذ في الاعتبار طبيعة القياس في تصوير الدماغ ، ويقدمون إطارًا لهياكل بيانات تصوير الأعصاب الجديدة (الاتصال الفعال والوظيفي - "الرسوم البيانية").

المساهمون ويليام بكتل ، بهارات بيسوال ، ماثيو بريت ، مارتن بونزل ، ماكس كولثارت ، كارل جي فريستون ، جوي جينج ، كلارك جليمور ، كالانيت جريل-سبيكتور ، ستيفن خوسيه هانسون ، تريفور هارلي ، جيلبرت هارمان ، جيمس ف.هاكسبي ، ريك إن. .Henson، Nancy Kanwisher، Colin Klein، Richard Loosemore، Sébastien Meriaux، Chris Mole، Jeanette A. Mumford، Russell A. Poldrack، Jean-Baptiste Poline، Richard C. Richardson، Alexis Roche، Adina L. Roskies، Pia Rotshtein، Rebecca ساكس ، فيليب ستيرزر ، برتراند ثيريون ، إدوارد فول

نظرية التعلم الحسابي وأنظمة التعلم الطبيعية ، المجلد 4

جعل نظم التعلم عملية

هذا هو المجلد الرابع والأخير من الأوراق من سلسلة من ورش العمل تسمى "نظرية التعلم الحسابي وأنظمة التعلم" الطبيعية ". كان الغرض من ورش العمل هو استكشاف التقاطع الناشئ بين أبحاث التعلم النظري وأنظمة التعلم الطبيعية. استقطبت ورش العمل الباحثين من ثلاثة أنماط مميزة تاريخيًا للبحث في التعلم: نظرية التعلم الحاسوبي ، والشبكات العصبية ، والتعلم الآلي (مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي).

يقدم المجلد الأول من السلسلة التركيز العام لورش العمل. يبحث المجلد الثاني في مجالات محددة من التفاعل بين النظرية والتجربة. يركز المجلدان الثالث والرابع على المجالات الرئيسية لأنظمة التعلم التي تم تطويرها مؤخرًا. يبحث المجلد الثالث في مشكلة "اختيار النماذج الجيدة". يبحث المجلد الحالي ، المجلد الرابع ، في طرق "جعل أنظمة التعلم عملية". يقسم المحررون المساهمات الإحدى والعشرون إلى أربعة أقسام. تغطي الثلاثة الأولى مجالات المشكلات الحرجة: 1) الارتقاء من المشكلات الصغيرة إلى المشكلات الواقعية ذات أبعاد المدخلات الكبيرة ، 2) زيادة كفاءة وقوة أساليب التعلم ، و 3) تطوير استراتيجيات للحصول على تعميم جيد من عينات بيانات محدودة أو صغيرة. يناقش القسم الرابع أمثلة لأنظمة التعلم في العالم الحقيقي.

المساهمون كلاوس أبراهام فوكس ، ياسوهيرو أكيبا ، حسين المعلم ، أرونافا بانيرجي ، سانجاي بهنسالي ، ألفيس برازما ، جوستافو ديكو ، ديفيد جارفين ، زوبين قهرماني ، مصطفى جوليا ، راسل جرينر ، مهدي ت.هاراندي ، جون جي هاريس ، هايم هيرش ، مايكل الأول جوردان ، شيجيو كانيدا ، مارجوري كلينين ، بات لانجلي ، يونج ليو ، باتريك إم مورفي ، رالف نونيير ، إم أوبلو ، دراجان أوبرادوفيتش ، مايكل ج.بازاني ، باراك إيه بيرلماتر ، ناجيسوارا إس في راو ، بيتر راينر ، ستيفاني سيج ، مارتن شلانج ، بيرند شورمان ، ديل شورمانز ، ليون شكيلار ، ف.

نظرية التعلم الحسابي وأنظمة التعلم الطبيعية ، المجلد 3

هذا هو الثالث في سلسلة من المجلدات المحررة لاستكشاف المشهد المتطور لأبحاث أنظمة التعلم التي تمتد عبر النظرية والتجربة والرموز والإشارات. يواصل استكشاف توليف التخصصات الفرعية للتعلم الآلي التي بدأت في المجلدين الأول والثاني. تغطي المساهمات التسعة عشر نظرية التعلم ، والمقارنات التجريبية لخوارزميات التعلم ، واستخدام المعرفة السابقة ، والمفاهيم الاحتمالية ، وتأثير الاختلافات بمرور الوقت في المفاهيم وردود الفعل من البيئة.

الهدف من هذه السلسلة هو استكشاف تقاطع ثلاثة مجالات مميزة تاريخيًا للبحث التعليمي: نظرية التعلم الحسابي ، والشبكات العصبية ، والتعلم الآلي للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن لكل مجال المؤتمرات والمجلات واللغة والأبحاث والنتائج والاتجاهات الخاصة به ، إلا أن هناك تقاطعًا متزايدًا وجهدًا لتحقيق تنسيق أوثق بين هذه المجالات.

هل يمكن للمجتمعات المختلفة أن تتعلم أي شيء من بعضها البعض؟ تقدم هذه المجلدات بحثًا يجب أن يكون ذا أهمية لممارسي التخصصات الفرعية المختلفة للتعلم الآلي ، ومعالجة الأسئلة التي تهم مجموعة مناهج التعلم الآلي ، ومقارنة الأساليب المختلفة حول مشاكل محددة وتوسيع النظرية لتغطية حالات أكثر واقعية.

نظرية التعلم الحسابي وأنظمة التعلم الطبيعية ، المجلد 2

التقاطعات بين النظرية والتجربة

كما هو الحال مع المجلد الأول ، يمثل هذا المجلد الثاني توليفة من القضايا في ثلاثة مجالات متميزة تاريخيًا من البحث التعليمي: نظرية التعلم الحسابي ، وأبحاث الشبكة العصبية ، والتعلم الآلي الرمزي. بينما قدم المجلد الأول منتدى لبناء علم التعلم الحسابي عبر الحقول ، يحاول هذا المجلد تحديد المجالات المعقولة للبحث المشترك: تُعنى المساهمات بإيجاد قيود للنظرية بينما تفسر في نفس الوقت النتائج النظرية في سياق التجارب مع أنظمة التعلم الفعلية. ستركز المجلدات اللاحقة على المجالات التي تم تحديدها على أنها فرص بحث.

يبدو أن نظرية التعلم الحاسوبي ، والشبكات العصبية ، والتعلم الآلي للذكاء الاصطناعي هي مجالات متباينة في الواقع لها نفس الهدف: بناء آلة أو برنامج يمكنه التعلم من بيئته. وعليه ، فإن العديد من الأوراق في هذا المجلد تتناول مشكلة التعلم من الأمثلة. على وجه الخصوص ، تهدف إلى تشجيع النقاش بين أولئك الذين يحاولون بناء خوارزميات التعلم (على سبيل المثال ، الخوارزميات التي يتم تناولها من خلال التحليلات النظرية للتعلم مختلفة تمامًا عن تلك المستخدمة من قبل الباحثين في الشبكة العصبية أو باحثو التعلم الآلي) وأولئك الذين يحاولون تحليلها.

يقدم القسم الأول تفسيرات نظرية لأنظمة التعلم التي تم تناولها ، ويركز القسم الثاني على القضايا في اختيار النموذج والتحيز الاستقرائي ، ويقدم القسم الثالث خوارزميات تعلم جديدة ، ويستكشف القسم الرابع ديناميات التعلم في الشبكات العصبية المغذية ، والقسم الأخير يركز على تطبيق خوارزميات التعلم.


4. متى تم الاتصال الحالي بين شبكات CNN والنظام المرئي؟

الكثير من الضجيج حول شبكات CNN في علم الأعصاب اليوم ينبع من عدد قليل من الدراسات المنشورة في

2014. قارنت هذه الدراسات بشكل صريح النشاط العصبي المسجل من البشر وقرود المكاك بالنشاط الاصطناعي في شبكات CNN عندما عُرضت الأنظمة المختلفة على نفس الصور.

الأول هو Yamins et al. (2014). استكشفت هذه الدراسة العديد من هياكل CNN المختلفة لتحديد ما يؤدي إلى قدرة جيدة على التنبؤ باستجابات خلايا تكنولوجيا المعلومات للقرود. بالنسبة لشبكة معينة ، تم استخدام مجموعة فرعية من البيانات لتدريب نماذج الانحدار الخطي التي تعين النشاط في الشبكة الاصطناعية لنشاط خلية تكنولوجيا المعلومات الفردية. تم استخدام القوة التنبؤية على البيانات المعلقة لتقييم النماذج. الطريقة الثانية ، تحليل التشابه التمثيلي ، تم استخدامها أيضًا. لا تتضمن هذه الطريقة تنبؤًا مباشرًا بالنشاط العصبي ، ولكنها تسأل عما إذا كان نظامان يمثلان المعلومات بنفس الطريقة. يتم ذلك عن طريق بناء مصفوفة لكل نظام ، حيث تمثل القيم مدى تشابه الاستجابة لمدخلين مختلفين. إذا كانت هذه المصفوفات تبدو متشابهة للأنظمة المختلفة ، فإنها تمثل المعلومات بالمثل.

مصفوفات الاختلاف التمثيلي لأنظمة مختلفة

من خلال كلا المقياسين ، تفوقت شبكات CNN المحسّنة للتعرف على الكائنات على النماذج الأخرى. علاوة على ذلك ، توقعت الطبقة الثالثة من الشبكة نشاط خلية V4 بشكل أفضل بينما توقعت الطبقة الرابعة (والأخيرة) تكنولوجيا المعلومات بشكل أفضل. تشير إلى تطابق بين طبقات النموذج ومناطق الدماغ.

ومن النتائج الأخرى أن الشبكات التي كان أداؤها أفضل في التعرف على الأشياء كان أداؤها أفضل أيضًا في التقاط نشاط تكنولوجيا المعلومات ، دون الحاجة إلى تحسينها بشكل مباشر على بيانات تكنولوجيا المعلومات. كان هذا الاتجاه صحيحًا إلى حد كبير بالنسبة للشبكات الأكبر والأفضل ، حتى بعض الحدود (انظر السؤال 11).

تتمتع الطبقات اللاحقة من CNN بتمثيل أكثر تشابهًا لتكنولوجيا المعلومات البشرية

ورقة أخرى ، Khaligh-Razavi و Kriegeskorte (2014) ، تستخدم أيضًا تحليل التشابه التمثيلي لمقارنة 37 نموذجًا مختلفًا لتكنولوجيا المعلومات البشرية والقرد. ووجدوا أيضًا أن النماذج أفضل في التعرف على الكائنات تتطابق بشكل أفضل مع تمثيلات تكنولوجيا المعلومات. علاوة على ذلك ، كانت شبكة CNN التي تم تدريبها من خلال التعلم الخاضع للإشراف (& # 8220AlexNet & # 8221) هي الأفضل أداءً وأفضل تطابق ، مع أداء طبقات لاحقة في الشبكة أفضل من الطبقات السابقة.


علم الأعصاب الحسابي والهندسة الطبية الحيوية

نستخدم النمذجة والتحليل الحسابي لفهم كيفية عمل الأنظمة العصبية وتصميم الحلول الهندسية للمشاكل الطبية الحيوية التي تنطوي على تحكم عصبي غير طبيعي أو يفتقر إليه.

تتحكم الأنظمة العصبية في سلوك الحيوانات وتوفر القدرة على السلوك التكيفي. يعد فهم ونمذجة كيفية عمل الأنظمة العصبية وكيف تتحكم في السلوك تحديًا علميًا كبيرًا. تم تمويل أكثر من مليار جنيه استرليني مؤخرًا من قبل حكومات الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي واليابان لدعم علم الأعصاب الأساسي والنمذجة الحاسوبية للأنظمة العصبية.

يغطي عملنا العديد من مجالات البحث في هذا المجال. نحن نهدف إلى بناء نماذج واقعية من الناحية الفسيولوجية للأنظمة العصبية الصغيرة لفهم كيفية ظهور وظائف هذه الأنظمة من خلال تفاعلات الخلايا العصبية استجابةً للمدخلات المتشابكة والتعديل العصبي من المراكز العصبية العليا. نحن نعمل على بناء نماذج مستوحاة بيولوجيًا للأنظمة العصبية التي يمكنها التحكم في العضلات الافتراضية أو الحقيقية وتقديم سلوكيات ذات مغزى من الناحية الفسيولوجية من خلال هذه المحركات. نعمل أيضًا على تطوير وحدات تحكم مستوحاة بيولوجيًا للروبوتات ، وعلى تتبع ونمذجة نمو الخلايا العصبية والأنسجة البيولوجية ، وعلى تحليل بيانات التصوير الحيوي.

نقوم بتوليد بعض البيانات في مختبرات علم الأعصاب وعلم وظائف الأعضاء لدينا ونتعاون أيضًا مع مجموعات المختبرات الرطبة الأخرى التي تزودنا بالبيانات.

يتمتع بحثنا بإمكانية هائلة للتأثير في سياق الطب الحيوي وأيضًا من حيث الحلول المبتكرة المستوحاة من الأحياء للمشاكل الهندسية العملية. على سبيل المثال ، قد يؤدي عملنا إلى وحدات تحكم ومستشعرات مستوحاة بيولوجيًا جديدة للأطراف الاصطناعية التي تتصل بالأعصاب والعضلات لتوصيل الإحساس والسماح بالتحكم المباشر في العضلات العصبية. قد يمهد عملنا على الأنظمة العصبية البيولوجية الصغيرة الطريق نحو غرسات عصبية جديدة يمكنها استعادة وظائف الأعضاء الداخلية المريضة أو التالفة.

قائد البحث

أعضاء

  • تصميم والتحقق من صحة الأصباغ الجديدة الحساسة للجهد لأبحاث علم الأعصاب ، Leverhulme Trust 2015-17 ، 178 ألف جنيه إسترليني - البروفيسور بيتر أندراس (PI ، جامعة كيلي) ، البروفيسور أندرو بينيستون (CI ، جامعة نيوكاسل).
  • استعادة النشاط الطبيعي في الأنظمة العصبية التالفة باستخدام مصفوفات متعددة الأقطاب وخلايا عصبية FPGA ، EPSRC (eFuturesXD) ، 2013-2014 ، 60 ألف جنيه إسترليني - البروفيسور بيتر أندراس (PI ، جامعة نيوكاسل).
  • تطوير أصباغ جديدة حساسة للجهد للتصوير العصبي ، EPSRC (IAA) ، 2012-2013 ، 30 ألف جنيه إسترليني & ndash البروفيسور بيتر أندراس (PI ، جامعة نيوكاسل).
  • علم الأعصاب المدعوم بالشبكة ، MRC ، 2002-2006 ، 168 ألف جنيه إسترليني & ndash البروفيسور بيتر أندراس (PI جامعة نيوكاسل).
  • محاكاة ديناميكيات العضلات والعظام في الكتف والطرف العلوي ، بالتعاون مع جامعة كيس ويسترن ريزيرف ، الممول من المعاهد الوطنية للصحة و ndash الدكتور إد تشادويك (كيلي بي) ، والدكتور ديميترا بلانا (المشارك الأول).
  • نموذج اليد البشرية في الوقت الحقيقي للتحكم في الأطراف الاصطناعية ، بالتعاون مع معهد إعادة التأهيل في شيكاغو ، بتمويل من المعاهد الوطنية للصحة و ndash الدكتور إد تشادويك (كيلي بي) ، والدكتور ديميترا بلانا (Co-I).

تيار

  • السيدة كاتي ديمبسي (المشرفون: الدكتور كي بي لام والسيد ديف كولينز)
  • السيد جورج جوزيف (المشرفون: الدكتور ثيوتشاريس كيرياكو ، XXXX)
  • السيدة فيليبا دوس سانتوس (المشرفون: البروفيسور بيتر أندراس ، الدكتور تشارلز داي)
  • السيدة شيماء جبار (المشرفين: الدكتور إد تشادويك ، الدكتور تشارلز داي)
  • Dr Jannetta Steyn (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University 2015)
  • Mr David Fourie &ndash MPhil (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University, 2008)
  • Dr Wolfgang Stein (Illinois State University)
  • Professor Andrew Benniston (Newcastle University)
  • Professor George Kemenes (University of Sussex)
  • Dr Ildiko Kemenes (University of Sussex)
  • Professor Robert Kozma (Memphis University)
  • Professor Peter Erdi (Kalamazzoo College)
  • Professor Alan Roberts (University of Bristol)
  • Professor Allen Selverston (University of California at San Diego)
  • Professor Thomas Nowotny (University of Sussex)
  • Professor Alex Yakovlev (Newcastle University)
  • Dr Patrick Degenaar (Newcastle University)
  • Dr Terrence Mak (The Chinese University of Hong Kong)
  • Dr Carmen Wellman (University of Cologne)
  • Professor Sylvie Renaud (University of Bordeaux)
  • Dr Andras Lõrincz (Eötvös Lóránd University &ndash Budapest)
  • Professor Robert Kirsch (Case Western Reserve University, USA)
  • Professor Ton van den Bogert (Cleveland State University, USA)
  • Dr Wendy Murray (Rehabilitation Institute of Chicago, USA)

Since 2012

Andras, PE (2018) Random Projection Neural Network Approximation. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017).

Andras, PE (2018) High-Dimensional Function Approximation with Neural Networks for Large Volumes of Data. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29 (2). pp. 500-508. ISSN 2162-237X

Dos Santos, F and Andras, PE and Lam, KP (2017) Towards an Accurate Identification of Pyloric Neuron Activity with VSDi. In: 26th International Conference on Artificial Neural Networks, 11-15 September 2017, Alghero, Sardinia, Italy.

Scardapane, S and Butcher, JB and Bianchi, F and Malik, ZK (2017) Advances in Biologically Inspired Reservoir Computing. Cognitive Computation. ISSN 1866-9956 Item availability may be restricted.

Day, CR and Jabbar, SI and Heinz, N and Chadwick, EK (2016) Using Convolutional Neural Network for Edge Detection in Musculoskeletal Ultrasound Images. In: International Joint Conference on Neural Networks, 25-29 Jul 2016, Vancouver.

Steyn, JS and Andras, PE (2016) Analysis of the dynamics of temporal relationships of neural activities using optical imaging data. Journal of Computational Neuroscience. ISSN 1573-6873

Fisher, JM and Hammerla, NY and Rochester, L and Andras, P and Walker, RW (2016) Body-Worn Sensors in Parkinson's Disease: Evaluating Their Acceptability to Patients. Telemedicine and e-Health, 22 (1). 63 -69. ISSN 1556-3669

Hammerla, N, Fisher, J, Andras, P, Rochester, L, Walker, R, Ploetz, T (2015). PD disease state assessment in naturalistic environments using deep learning. Accepted for publication in the Proceedings of the AAAI &ndash 2015.

Chadwick EK, Blana D, Kirsch RF, van den Bogert AJ. 2014. Real-Time Simulation of Three-Dimensional Shoulder Girdle and Arm Dynamics. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING، المجلد. 61(7), 1947-1956.

Cutti AG and Chadwick EK. 2014. Shoulder biomechanics and the success of translational research. MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING، المجلد. 52(3), 205-210.

Bai, D, Benniston, AC, Clift, S, Baisch, U, Steyn, J, Everitt, N, Andras, P (2014). Low molecular weight Neutral Boron Dipyrromethene (Bodipy) dyads for fluorescence-based neural imaging. Journal of Molecular Structure, 1065-1066: 10-15.

Smith WA, Lam K-P, Dempsey KP, Mazzocchi-Jones D, Richardson JB, Yang Y. 2014. Label free cell tracking in 3-D tissue engineering constructs with high resolution imaging. DYNAMICS AND FLUCTUATIONS IN BIOMEDICAL PHOTONICS XI (vol. 8942).

Dempsey KP, Richardson JB, Lam KP. 2014. On measuring cell confluence in phase contrast microscopy.IMAGING, MANIPULATION, AND ANALYSIS OF BIOMOLECULES, CELLS, AND TISSUES XII (vol. 8947)

Marchi J, Blana D, Chadwick EK. 2014. Glenohumeral stability during a hand-positioning task in previously injured shoulders. Med Biol Eng Comput، المجلد. 52(3), 251-256.

Bolsterlee B, Veeger DH, Chadwick EK. 2013. Clinical applications of musculoskeletal modelling for the shoulder and upper limb. Med Biol Eng Comput، المجلد. 51(9), 953-963.

Blana D, Hincapie JG, Chadwick EK, Kirsch RF. 2013. Selection of muscle and nerve-cuff electrodes for neuroprostheses using customizable musculoskeletal model. J Rehabil Res Dev، المجلد. 50(3), 395-408.

Lam K, Smith WA, Collins DJ, Richardson JB. 2013. On 2.5D Surface Reconstruction of Cell Cultures. In G. Ramponi, S. Loncaric & A. Carini (Eds.). University of Zagreb, Croatia: IEEE Signal Processing Society.

Lam K and Collins DJ. 2013. FACE: Fractal Analysis in Cell Engineering. In K. Elleithy (Ed.). Innovations and Advances in Computer, Information, Systems Sciences, and Engineering Lecture Notes in Electrical Engineering Volume 152, 2013, pp 1151-1164 (vol. 152, pp. 1151-1164). USA: Springer New York.

Lam KP, Dempsy KP, Smith WA, Wright KT, Masri WE, Richardson JB, IEEE. 2013. A Computational Approach to Quantifying Axon Regeneration in the Presence of Mesenchymal Stem Cells (MSCs). 2013 6TH INTERNATIONAL IEEE/EMBS CONFERENCE ON NEURAL ENGINEERING (NER) (pp. 1541-1544)

Städele, C, Andras, P, Stein, W (2012). Simultaneous measurement of membrane potential changes in multiple pattern generating neurons using voltage sensitive dye imaging. Journal of Neuroscience Methods, 203: 78-88.

Kyriacou T. (2012) Using an Evolutionary Algorithm to Determine the Parameters of a Biologically Inspired Model of Head Direction Cells. Journal of Computational Neuroscience, 32:281-295.

Lam K, Smith, WA, Collins, DJ. 2012. FORTHCOMING: Scalable 2-1/2D Reconstruction of Cell Objects. International Journal on Industrial Electronics, Technology and Automation.

Hidalgo-Bastida LA, Thirunavukkarasu S, Griffiths S, Cartmell SH, Naire S. 2012. Modeling and design of optimal flow perfusion bioreactors for tissue engineering applications. BIOTECHNOLOGY AND BIOENGINEERING، المجلد. 109(4), 1095-1099.


Awesome Computational Neuroscience – Massive Collection of Resources

This list of schools and researchers in computational neuroscience, theoretical neuroscience, (and systems neuroscience) aims to give a global perspective of researchers in the field, make it easier to apply to the listed institutions, and also provide a reasonable way to find an advisor.

In addition to names of PIs, excerpts of their academic biographies, and links to their publications, many of the researchers are qualified with a small scale “+/=/- computational.” The metric is subjective to the editor of that material but it generally breaks down as: (+) refers to a researcher the university identifies as a computational neuroscientist, their bio consistently identifies a significant component of their research is in the field, and they have a significant body of work in the field. (=) refers to the fact that the university identifies them as practicing computational research and they have occasionally produced articles in the field. (-) means that the university identifies them as practicing computational neuroscience, their bio might also mention it, but articles could not be found that represent this material. As with ratings, this metric might change for a researcher over time as they publish more.


Computational Intelligence

8. CONCLUSIONS

Computational Intelligence (Soft Computing) is a new concept for advanced information processing. The objective of CI approaches is to realize a new approach for analyzing and create flexible information processing of humans such as sensing, understanding, learning, recognizing and thinking. The ANN simulates physiological features of the human brain, and has been applied for non-linear mapping by numerical approach. The FLS simulates psychological features of the human brain, and has been applied for linguistic translating by membership functions. The GA simulates evolution on computer, and has been applied for solving combinatorial optimization problems. These techniques play important roles in increasing the agility and learning ability of manufacturing systems. By reviewing a great number of applications and researches in CI techniques regarding the main issues in design, planning and production in agile manufacturing systems, this chapter has demonstrated that CI techniques make manufacturing systems more flexible, effective, robust, adaptive and productive.

The main developments of agile manufacturing systems comprise the integration of CI methods into computer-aided systems, such as CAD, CAPP, CAM, etc., and the improvements of the performance of present CI paradigms. As a matter of fact, CI systems in the future are expected to be integrated, modular and hybrid in nature.


خيارات الوصول

احصل على الوصول الكامل إلى دفتر اليومية لمدة عام واحد

جميع الأسعار أسعار صافي.
سيتم إضافة ضريبة القيمة المضافة في وقت لاحق عند الخروج.
سيتم الانتهاء من حساب الضريبة أثناء الخروج.

احصل على وصول محدود أو كامل للمقالات على ReadCube.

جميع الأسعار أسعار صافي.


Stephen José Hanson

Stephen José Hanson is Professor of Psychology (Newark Campus) and Member of the Cognitive Science Center (New Brunswick Campus) at Rutgers University.

Foundational Issues in Human Brain Mapping

Neuroimagers and philosophers of mind explore critical issues and controversies that have arisen from the use of brain mapping in cognitive neuroscience and cognitive science.

The field of neuroimaging has reached a watershed. Brain imaging research has been the source of many advances in cognitive neuroscience and cognitive science over the last decade, but recent critiques and emerging trends are raising foundational issues of methodology, measurement, and theory. Indeed, concerns over interpretation of brain maps have created serious controversies in social neuroscience, and, more important, point to a larger set of issues that lie at the heart of the entire brain mapping enterprise. In this volume, leading scholars—neuroimagers and philosophers of mind—reexamine these central issues and explore current controversies that have arisen in cognitive science, cognitive neuroscience, computer science, and signal processing. The contributors address both statistical and dynamical analysis and modeling of neuroimaging data and interpretation, discussing localization, modularity, and neuroimagers' tacit assumptions about how these two phenomena are related controversies over correlation of fMRI data and social attributions (recently characterized for good or ill as "voodoo correlations") and the standard inferential design approach in neuroimaging. Finally, the contributors take a more philosophical perspective, considering the nature of measurement in brain imaging, and offer a framework for novel neuroimaging data structures (effective and functional connectivity—"graphs").

المساهمون William Bechtel, Bharat Biswal, Matthew Brett, Martin Bunzl, Max Coltheart, Karl J. Friston, Joy J. Geng, Clark Glymour, Kalanit Grill-Spector, Stephen José Hanson, Trevor Harley, Gilbert Harman, James V. Haxby, Rik N. Henson, Nancy Kanwisher, Colin Klein, Richard Loosemore, Sébastien Meriaux, Chris Mole, Jeanette A. Mumford, Russell A. Poldrack, Jean-Baptiste Poline, Richard C. Richardson, Alexis Roche, Adina L. Roskies, Pia Rotshtein, Rebecca Saxe, Philipp Sterzer, Bertrand Thirion, Edward Vul

Computational Learning Theory and Natural Learning Systems, Volume 4

Making Learning Systems Practical

This is the fourth and final volume of papers from a series of workshops called "Computational Learning Theory and `Natural' Learning Systems." The purpose of the workshops was to explore the emerging intersection of theoretical learning research and natural learning systems. The workshops drew researchers from three historically distinct styles of learning research: computational learning theory, neural networks, and machine learning (a subfield of AI).

Volume I of the series introduces the general focus of the workshops. Volume II looks at specific areas of interaction between theory and experiment. Volumes III and IV focus on key areas of learning systems that have developed recently. Volume III looks at the problem of "Selecting Good Models." The present volume, Volume IV, looks at ways of "Making Learning Systems Practical." The editors divide the twenty-one contributions into four sections. The first three cover critical problem areas: 1) scaling up from small problems to realistic ones with large input dimensions, 2) increasing efficiency and robustness of learning methods, and 3) developing strategies to obtain good generalization from limited or small data samples. The fourth section discusses examples of real-world learning systems.

المساهمون Klaus Abraham-Fuchs, Yasuhiro Akiba, Hussein Almuallim, Arunava Banerjee, Sanjay Bhansali, Alvis Brazma, Gustavo Deco, David Garvin, Zoubin Ghahramani, Mostefa Golea, Russell Greiner, Mehdi T. Harandi, John G. Harris, Haym Hirsh, Michael I. Jordan, Shigeo Kaneda, Marjorie Klenin, Pat Langley, Yong Liu, Patrick M. Murphy, Ralph Neuneier, E. M. Oblow, Dragan Obradovic, Michael J. Pazzani, Barak A. Pearlmutter, Nageswara S. V. Rao, Peter Rayner, Stephanie Sage, Martin F. Schlang, Bernd Schürmann, Dale Schuurmans, Leon Shklar, V. Sundareswaran, Geoffrey Towell, Johann Uebler, Lucia M. Vaina, Takefumi Yamazaki, Anthony M. Zador

Computational Learning Theory and Natural Learning Systems, Volume 3

This is the third in a series of edited volumes exploring the evolving landscape of learning systems research which spans theory and experiment, symbols and signals. It continues the exploration of the synthesis of the machine learning subdisciplines begun in volumes I and II. The nineteen contributions cover learning theory, empirical comparisons of learning algorithms, the use of prior knowledge, probabilistic concepts, and the effect of variations over time in the concepts and feedback from the environment.

The goal of this series is to explore the intersection of three historically distinct areas of learning research: computational learning theory, neural networks andAI machine learning. Although each field has its own conferences, journals, language, research, results, and directions, there is a growing intersection and effort to bring these fields into closer coordination.

Can the various communities learn anything from one another? These volumes present research that should be of interest to practitioners of the various subdisciplines of machine learning, addressing questions that are of interest across the range of machine learning approaches, comparing various approaches on specific problems and expanding the theory to cover more realistic cases.

Computational Learning Theory and Natural Learning Systems, Volume 2

Intersections between Theory and Experiment

As with Volume I, this second volume represents a synthesis of issues in three historically distinct areas of learning research: computational learning theory, neural network research, and symbolic machine learning. While the first volume provided a forum for building a science of computational learning across fields, this volume attempts to define plausible areas of joint research: the contributions are concerned with finding constraints for theory while at the same time interpreting theoretic results in the context of experiments with actual learning systems. Subsequent volumes will focus on areas identified as research opportunities.

Computational learning theory, neural networks, and AI machine learning appear to be disparate fields in fact they have the same goal: to build a machine or program that can learn from its environment. Accordingly, many of the papers in this volume deal with the problem of learning from examples. In particular, they are intended to encourage discussion between those trying to build learning algorithms (for instance, algorithms addressed by learning theoretic analyses are quite different from those used by neural network or machine-learning researchers) and those trying to analyze them.

The first section provides theoretical explanations for the learning systems addressed, the second section focuses on issues in model selection and inductive bias, the third section presents new learning algorithms, the fourth section explores the dynamics of learning in feedforward neural networks, and the final section focuses on the application of learning algorithms.


Computational Modeling of the Effects of the Science Writing Heuristic on Student Critical Thinking in Science Using Machine Learning

This study is intended to provide an example of computational modeling (CM) experiment using machine learning algorithms. Specific outcomes modeled in this study are the predicted influences associated with the Science Writing Heuristic (SWH) and associated with the completion of question items for the Cornell Critical Thinking Test. The Student Task and Cognition Model in this study uses cognitive data from a large-scale randomized control study. Results of the computational model experiment provide for the possibility to increase student success via targeted cognitive retraining of specific cognitive attributes via the SWH. This study also illustrates that computational modeling using machine learning algorithms (MLA) is a significant resource for testing educational interventions, informs specific hypotheses, and assists in the design and development of future research designs in science education research.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


Meta-control: From psychology to computational neuroscience

Research in the past decades shed light on the different mechanisms that underlie our capacity for cognitive control. However, the meta-level processes that regulate cognitive control itself remain poorly understood. Following the terminology from artificial intelligence, meta-control can be defined as a collection of mechanisms that (a) monitor the progress of controlled processing and (b) regulate the underlying control parameters in the service of current task goals and in response to internal or external constraints. From a psychological perspective, meta-control is an important concept because it may help explain and predict how and when human agents select different types of behavioral strategies. From a cognitive neuroscience viewpoint, meta-control is a useful concept for understanding the complex networks in the prefrontal cortex that guide higher-level behavior as well as their interactions with neuromodulatory systems (such as the dopamine or norepinephrine system). The purpose of the special issue is to integrate hitherto segregated strands of research across three different perspectives: 1) a psychological perspective that specifies meta-control processes on a functional level and aims to operationalize them in experimental tasks 2) a computational perspective that builds on ideas from artificial intelligence to formalize normative solutions to meta-control problems and 3) a cognitive neuroscience perspective that identifies neural correlates of and mechanisms underlying meta-control.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


Awesome Computational Neuroscience – Massive Collection of Resources

This list of schools and researchers in computational neuroscience, theoretical neuroscience, (and systems neuroscience) aims to give a global perspective of researchers in the field, make it easier to apply to the listed institutions, and also provide a reasonable way to find an advisor.

In addition to names of PIs, excerpts of their academic biographies, and links to their publications, many of the researchers are qualified with a small scale “+/=/- computational.” The metric is subjective to the editor of that material but it generally breaks down as: (+) refers to a researcher the university identifies as a computational neuroscientist, their bio consistently identifies a significant component of their research is in the field, and they have a significant body of work in the field. (=) refers to the fact that the university identifies them as practicing computational research and they have occasionally produced articles in the field. (-) means that the university identifies them as practicing computational neuroscience, their bio might also mention it, but articles could not be found that represent this material. As with ratings, this metric might change for a researcher over time as they publish more.


Computational Neuroscience and Biomedical Engineering

We use computational modelling and analysis to understand how neural systems work and to design engineering solutions for biomedical problems that involve abnormal or lacking neural control.

Neural systems control the behaviour of animals and provide the ability for adaptive behaviour. Understanding and modelling how neural systems work and how they control behaviour is a major scientific challenge. Over a billion pound funding has been recently committed by the governments of the US, EU and Japan to support fundamental neuroscience and computational modelling of neural systems.

Our work covers several strands of research in this area. We aim to build physiologically realistic models of small neural systems to understand how the functionality of these systems emerges through interactions of neurons in response to synaptic inputs and neuromodulation from higher neural centres. We work on the building of biologically inspired models of neural systems that can control virtual or real muscles and deliver physiologically meaningful behaviours through these actuators. We also work on developing biologically inspired controllers for robots, on tracing and modelling growth of neurons and biological tissues, and on the analysis of bio-imaging data.

We generate some of the data in our neuroscience and physiology labs and we also collaborate with other wet-lab groups who provide us data.

Our research has a huge potential for impact in biomedical context and also in terms of innovative bio-inspired solutions to practical engineering problems. For example, our work may lead to novel bio-inspired controllers and sensors for artificial limbs that connect to nerves and muscles to deliver sensation and to allow direct neuro-muscular control. Our work on small biological neural systems may pave the way towards novel neuro-implants that can restore the functionality of diseased or damaged internal organs.

Research Lead

Members

  • Designing and validating novel voltage sensitive dyes for neuroscience research, Leverhulme Trust 2015-17, GBP 178K - Professor Peter Andras (PI, Keele University), Professor Andrew Benniston (CI, Newcastle University).
  • Restoration of normal activity in damaged neural systems using multi-electrode arrays and FPGA neurons, EPSRC (eFuturesXD), 2013-2014, GBP 60k &ndash Professor Peter Andras (PI, Newcastle University).
  • Development of novel voltage-sensitive dyes for neuroimaging, EPSRC (IAA), 2012-2013, GBP 30k &ndash Professor Peter Andras (PI, Newcastle University).
  • Grid-enabled neuroscience, MRC, 2002-2006, GBP 168k &ndash Professor Peter Andras (PI Newcastle University).
  • Simulation of shoulder and upper limb musculoskeletal dynamics, collaboration with Case Western Reserve University, NIH funded &ndash Dr Ed Chadwick (Keele PI), Dr Dimitra Blana (Co-I).
  • Real-time human hand model for prosthesis control, collaboration with Rehabilitation Institute of Chicago, NIH funded &ndash Dr Ed Chadwick (Keele PI), Dr Dimitra Blana (Co-I).

Current

  • Ms Katy Dempsey (supervisors: Dr KP Lam, Mr Dave Collins)
  • Mr George Joseph (supervisors: Dr Theocharis Kyriacou, XXXX)
  • Ms Filipa dos Santos (supervisors: Professor Peter Andras, Dr Charles Day)
  • Ms Shaima Jabbar (supervisors: Dr Ed Chadwick, Dr Charles Day)
  • Dr Jannetta Steyn (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University 2015)
  • Mr David Fourie &ndash MPhil (supervisor: Professor Peter Andras Newcastle University, 2008)
  • Dr Wolfgang Stein (Illinois State University)
  • Professor Andrew Benniston (Newcastle University)
  • Professor George Kemenes (University of Sussex)
  • Dr Ildiko Kemenes (University of Sussex)
  • Professor Robert Kozma (Memphis University)
  • Professor Peter Erdi (Kalamazzoo College)
  • Professor Alan Roberts (University of Bristol)
  • Professor Allen Selverston (University of California at San Diego)
  • Professor Thomas Nowotny (University of Sussex)
  • Professor Alex Yakovlev (Newcastle University)
  • Dr Patrick Degenaar (Newcastle University)
  • Dr Terrence Mak (The Chinese University of Hong Kong)
  • Dr Carmen Wellman (University of Cologne)
  • Professor Sylvie Renaud (University of Bordeaux)
  • Dr Andras Lõrincz (Eötvös Lóránd University &ndash Budapest)
  • Professor Robert Kirsch (Case Western Reserve University, USA)
  • Professor Ton van den Bogert (Cleveland State University, USA)
  • Dr Wendy Murray (Rehabilitation Institute of Chicago, USA)

Since 2012

Andras, PE (2018) Random Projection Neural Network Approximation. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017).

Andras, PE (2018) High-Dimensional Function Approximation with Neural Networks for Large Volumes of Data. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29 (2). pp. 500-508. ISSN 2162-237X

Dos Santos, F and Andras, PE and Lam, KP (2017) Towards an Accurate Identification of Pyloric Neuron Activity with VSDi. In: 26th International Conference on Artificial Neural Networks, 11-15 September 2017, Alghero, Sardinia, Italy.

Scardapane, S and Butcher, JB and Bianchi, F and Malik, ZK (2017) Advances in Biologically Inspired Reservoir Computing. Cognitive Computation. ISSN 1866-9956 Item availability may be restricted.

Day, CR and Jabbar, SI and Heinz, N and Chadwick, EK (2016) Using Convolutional Neural Network for Edge Detection in Musculoskeletal Ultrasound Images. In: International Joint Conference on Neural Networks, 25-29 Jul 2016, Vancouver.

Steyn, JS and Andras, PE (2016) Analysis of the dynamics of temporal relationships of neural activities using optical imaging data. Journal of Computational Neuroscience. ISSN 1573-6873

Fisher, JM and Hammerla, NY and Rochester, L and Andras, P and Walker, RW (2016) Body-Worn Sensors in Parkinson's Disease: Evaluating Their Acceptability to Patients. Telemedicine and e-Health, 22 (1). 63 -69. ISSN 1556-3669

Hammerla, N, Fisher, J, Andras, P, Rochester, L, Walker, R, Ploetz, T (2015). PD disease state assessment in naturalistic environments using deep learning. Accepted for publication in the Proceedings of the AAAI &ndash 2015.

Chadwick EK, Blana D, Kirsch RF, van den Bogert AJ. 2014. Real-Time Simulation of Three-Dimensional Shoulder Girdle and Arm Dynamics. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING، المجلد. 61(7), 1947-1956.

Cutti AG and Chadwick EK. 2014. Shoulder biomechanics and the success of translational research. MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING، المجلد. 52(3), 205-210.

Bai, D, Benniston, AC, Clift, S, Baisch, U, Steyn, J, Everitt, N, Andras, P (2014). Low molecular weight Neutral Boron Dipyrromethene (Bodipy) dyads for fluorescence-based neural imaging. Journal of Molecular Structure, 1065-1066: 10-15.

Smith WA, Lam K-P, Dempsey KP, Mazzocchi-Jones D, Richardson JB, Yang Y. 2014. Label free cell tracking in 3-D tissue engineering constructs with high resolution imaging. DYNAMICS AND FLUCTUATIONS IN BIOMEDICAL PHOTONICS XI (vol. 8942).

Dempsey KP, Richardson JB, Lam KP. 2014. On measuring cell confluence in phase contrast microscopy.IMAGING, MANIPULATION, AND ANALYSIS OF BIOMOLECULES, CELLS, AND TISSUES XII (vol. 8947)

Marchi J, Blana D, Chadwick EK. 2014. Glenohumeral stability during a hand-positioning task in previously injured shoulders. Med Biol Eng Comput، المجلد. 52(3), 251-256.

Bolsterlee B, Veeger DH, Chadwick EK. 2013. Clinical applications of musculoskeletal modelling for the shoulder and upper limb. Med Biol Eng Comput، المجلد. 51(9), 953-963.

Blana D, Hincapie JG, Chadwick EK, Kirsch RF. 2013. Selection of muscle and nerve-cuff electrodes for neuroprostheses using customizable musculoskeletal model. J Rehabil Res Dev، المجلد. 50(3), 395-408.

Lam K, Smith WA, Collins DJ, Richardson JB. 2013. On 2.5D Surface Reconstruction of Cell Cultures. In G. Ramponi, S. Loncaric & A. Carini (Eds.). University of Zagreb, Croatia: IEEE Signal Processing Society.

Lam K and Collins DJ. 2013. FACE: Fractal Analysis in Cell Engineering. In K. Elleithy (Ed.). Innovations and Advances in Computer, Information, Systems Sciences, and Engineering Lecture Notes in Electrical Engineering Volume 152, 2013, pp 1151-1164 (vol. 152, pp. 1151-1164). USA: Springer New York.

Lam KP, Dempsy KP, Smith WA, Wright KT, Masri WE, Richardson JB, IEEE. 2013. A Computational Approach to Quantifying Axon Regeneration in the Presence of Mesenchymal Stem Cells (MSCs). 2013 6TH INTERNATIONAL IEEE/EMBS CONFERENCE ON NEURAL ENGINEERING (NER) (pp. 1541-1544)

Städele, C, Andras, P, Stein, W (2012). Simultaneous measurement of membrane potential changes in multiple pattern generating neurons using voltage sensitive dye imaging. Journal of Neuroscience Methods, 203: 78-88.

Kyriacou T. (2012) Using an Evolutionary Algorithm to Determine the Parameters of a Biologically Inspired Model of Head Direction Cells. Journal of Computational Neuroscience, 32:281-295.

Lam K, Smith, WA, Collins, DJ. 2012. FORTHCOMING: Scalable 2-1/2D Reconstruction of Cell Objects. International Journal on Industrial Electronics, Technology and Automation.

Hidalgo-Bastida LA, Thirunavukkarasu S, Griffiths S, Cartmell SH, Naire S. 2012. Modeling and design of optimal flow perfusion bioreactors for tissue engineering applications. BIOTECHNOLOGY AND BIOENGINEERING، المجلد. 109(4), 1095-1099.


4. When was the current connection between CNNs and the visual system made?

Much of the hullabaloo about CNNs in neuroscience today stems from a few studies published in

2014. These studies explicitly compared neural activity recorded from humans and macaques to artificial activity in CNNs when the different systems were shown the same images.

The first is Yamins et al. (2014). This study explored many different CNN architectures to determine what leads to a good ability to predict responses of monkey IT cells. For a given network, a subset of the data was used to train linear regression models that mapped activity in the artificial network to individual IT cell activity. The predictive power on held-out data was used to assess the models. A second method, representational similarity analysis, was also used. This method does not involve direct prediction of neural activity, but rather asks if two systems are representing information the same way. This is done by building a matrix for each system, wherein the values represent how similar the response is for two different inputs. If these matrices look the same for different systems, then they are representing information similarly.

Representational Dissimilarity Matrices for different systems

By both measures, CNNs optimized for object recognition outperformed other models. Furthermore, the 3rd layer of the network better predicted V4 cell activity while the 4th (and final) layer better predicted IT. Indicating a correspondence between model layers and brain areas.

Another finding was that networks that performed better on object recognition also performed better on capturing IT activity, without a need to be directly optimized on IT data. This trend has largely held true for larger and better networks, up to some limits (see Q11).

Later layers of the CNN have a more similar representation to human IT

Another paper, Khaligh-Razavi and Kriegeskorte (2014), also uses representational similarity analysis to compare 37 different models to human and monkey IT. They too found that models better at object recognition better matched IT representations. Furthermore, the deep CNN trained via supervised learning (“AlexNet”) was the best performing and the best match, with later layers in the network performing better than earlier ones.


The Center for Computational Brain Science at Brown’s Carney Institute for Brain Science will harness the University’s expertise in computation, cognition and systems neuroscience toward new brain health solutions.

PROVIDENCE, R.I. [Brown University] — The human brain is a computational organ. It stores a lifetime of memories, recognizes faces in the blink of an eye, learns from experience, plans for the future and communicates fluidly.

To demystify how the brain accomplishes such complex tasks with precision and speed, a new Center for Computational Brain Science at Brown University will harness Brown’s world-class expertise in computational modeling, computer science, cognition and systems neuroscience.

Computational brain science students work in the Carney Institute at 164 Angell Street. Housed within the University’s Carney Institute for Brain Science, the new center was launched in July to create collaborations between basic brain science researchers and engineers, mathematicians and computer scientists, and to bring computational neuroscience innovations to clinical applications and commercialization. The center emanated from the Carney Institute’s Initiative for Computation in Brain and Mind, created in 2012.

Michael Frank — director of the new center and a professor of cognitive, linguistic and psychological sciences — said that computational neuroscience has been a strength at Brown for many years. The center, he said, will enable the University to expand as a hub of computational brain science research, more than an institution home to individual contributors.

“My hope is to go beyond what we’ve already started in this area, to make people a little bit more open minded and to facilitate a deeper understanding of the interconnections among multiple levels of computational brain science,” Frank said. “My vision is that this rich, interactionist approach will give rise to novel innovative applications that can better assess and improve brain health.”

Rigorous, collaborative research

Computational neuroscience is a multidisciplinary field that seeks to understand the functions of the brain at all levels — from cells to cognition — using principles from physics, mathematics, engineering, computer science, biology, cognitive science and psychology.

Some research groups at Brown already conduct research that informs or depends on computational neuroscience. However, the Center for Computational Brain Science will provide a more intentional structure for creating interactions among faculty and their research teams, Frank said.

My hope is to go beyond what we’ve already started in this area, to make people a little bit more open minded and to facilitate a deeper understanding of the interconnections among multiple levels of computational brain science.

“The brain processes information, and you should use the right level of analysis that allows you to characterize that information processing — and how it goes wrong — to better understand what’s going on in affective disorders like anxiety and depression, disorders that involve delusions and hallucinations, and disorders of action and thought like Parkinson’s disease and obsessive compulsive disorder,” Frank said. “Computational brain science is the glue to help understand and connect different levels of analysis. In nature, it’s interdisciplinary.”

Thomas Serre, associate director of the Center for Computational Brain Science, researches the neural computations supporting visual perception. He is trying to determine how the brain solves vision to build machines that can see and interpret the visual world as well as humans do.

Serre’s project builds on 15 years of research developing computational neuroscience models of visual processing in the cortex. The Center for Computational Brain Science will allow Serre to leverage Brown’s expertise in this field while training students and early-career scientists.

“To me, this is all about training the next generation of computational neuroscientists to think across levels of analyses from circuits and networks to systems and computations, and to speak fluently the language of neurobiology, cognitive neuroscience and artificial intelligence,” said Serre, an associate professor of cognitive, linguistic and psychological sciences who also directs Brown’s Center for Computation and Visualization.

Cross-training and commercialization

One signature feature of the Center for Computational Brain Science is its fellows program, designed to enable the advancement of high-risk projects and ideas with the potential for commercialization or broader adoption by the scientific community or by industry. The goal of the program is to bridge the gap from science to application to improve brain health, said Frederike Petzschner, who will join the center this year as the first fellow and will lead the program with Frank.

The program will recruit early-career visionaries for three-year residencies at the Carney Institute. Scientists will include a mix of experts with computational skills — from scholars with expertise in artificial intelligence, machine learning or computational neuroscience, to experts with a focus on specific applications such as detection of neural signatures related to pathology, closed-loop brain stimulation, and impulsivity and suicide-prevention.

“We are recruiting top research scientists from both academia and industry to contribute to meaningful projects at the interface between neuroscience, machine learning and brain disorders,” said Petzschner, a neuroscientist with a background in physics. “The program is unique in that it aims to merge the best of both worlds: A strong academic basis for new discovery with the support and infrastructure typical for industrial settings, including seed funds, professional project management, team support, career development plans, and facilitation and support to build spinoff companies.”

The center will also provide cross-training in computational methods for students, basic scientists and physician-scientists. The center will host a two-week modeling competition workshop in August titled “Computational Cognitive Modeling of Behavioral and Neural Data.” The workshop will include daily lectures and discussions, hands-on coding tutorials and advanced sessions that provide a deeper understanding of complex modeling approaches, pitfalls and concepts.

Frank said the center will also enhance community engagement through hackathons, scientific symposiums and an interactive seminar series featuring world-class computational neuroscientists.

“If I close my eyes and envision what I would like to see when I think of this center, I would like to step into the Innovation Zone and see a group of active students representing different disciplines on campus,” Serre said, referencing the Carney Institute’s shared space for workshops, hackathons, data science challenges and lectures. “I would like to see machine learning and data science students collaborating with the neuroscience and cognitive science students and physicists. That’s my dream: a buzzing Innovation Zone with students collaborating on projects that would be beyond what any one of them in isolation would be able to carry.”


شاهد الفيديو: ماهو علم الاعصاب وكيف استطيع أن أتخصص فيه . شرح مفصل (أغسطس 2022).