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神经计算（Neural Computation）期刊传播在理论、建模、计算方面的重要的多学科的研究，在神经科学统计和建设神经启发信息处理系统。这个领域吸引了心理学家、物理学家、计算机科学家、神经科学家和人工智能研究人员，他们致力于研究感知、情感、认知和行为背后的神经系统，以及具有类似能力的人工神经系统。由BRAIN Initiative开发的强大的新实验技术将产生大量复杂的数据集，严谨的统计分析和理论洞察力对于理解这些数据的含义至关重要。及时的、简短的交流、完整的研究文章以及对该领域进展的评论，涵盖了神经计算的所有方面。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/neco/
A Unified Framework for Neural Computation and Learning Over Time
Arxiv
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Detection of Fast-Moving Objects with Neuromorphic Hardware
Arxiv
0+阅读 · 9月16日
Neural timescales from a computational perspective
Arxiv
0+阅读 · 9月4日
On the Complexity of Neural Computation in Superposition
Arxiv
0+阅读 · 9月5日
Stepwise Weighted Spike Coding for Deep Spiking Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 8月30日
A Spacetime Perspective on Dynamical Computation in Neural Information Processing Systems
Arxiv
0+阅读 · 9月20日
Why transformers are obviously good models of language
Arxiv
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A Novel Paradigm for Neural Computation: X-Net with Learnable Neurons and Adaptable Structure
Arxiv
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Emerging NeoHebbian Dynamics in Forward-Forward Learning: Implications for Neuromorphic Computing
Arxiv
0+阅读 · 6月24日
Application based Evaluation of an Efficient Spike-Encoder, "Spiketrum"
Arxiv
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Application based Evaluation of an Efficient Spike-Encoder, "Spiketrum"
Arxiv
0+阅读 · 5月29日
Application based Evaluation of an Efficient Spike-Encoder, "Spiketrum"
Arxiv
0+阅读 · 5月24日
Temporal Spiking Neural Networks with Synaptic Delay for Graph Reasoning
Arxiv
0+阅读 · 5月27日
Toward stochastic neural computing
Arxiv
0+阅读 · 4月21日
Universal Differential Equations as a Common Modeling Language for Neuroscience
Arxiv
0+阅读 · 3月21日
参考链接
父主题
人工智能
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