了解人类大脑是我们这个时代最伟大、最具挑战性的科学前沿之一。CCN的使命是开发模型、原则和概念框架，以加深我们对健康和疾病方面大脑功能的认识。
特色的新闻
计算神经科学中心
寻找模式:理解我们如何看待世界
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在熨熨铁研究所，Tim Oleskiw结合实验和计算方法来弄清楚我们的视觉系统是如何工作的。他希望他的工作可以帮助推动从更好的视觉辅助到改进的搜索和救援方法到更先进的自动驾驶汽车系统等各个方面的进步。
CCN采用“系统”神经科学方法，建立由基本原理驱动的模型，受神经回路和反应特性的约束，并提供对感知、认知和行为的见解。这种跨学科的方法不仅导致了新的模型驱动的科学实验的设计，而且还封装了当前的大脑功能描述，可以刺激新的工程计算系统的发展，特别是在机器学习领域。CCN目前有计算视觉和神经电路与算法的研究小组，并将于2022年1月启动神经人工智能和神经数据几何与统计分析的研究小组。
研究
协同工作
熨斗研究所的机器学习
机器学习已经成为计算科学不可或缺的工具，它是整个熨斗研究所一个活跃且不断发展的研究领域。
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即将来临的事件
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29星期四 - 车间上午9点到下午6点
CCN初级理论神经科学家研讨会2023
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研究突出了
噪声表示学习过程中Hebbian/anti-Hebbian网络模型中感受野的协调漂移
最近的实验表明，即使动物已经完全学会了，许多大脑区域的神经种群密码也会不断变化。
自然神经科学分布式值表示的计算机制与混合学习策略
美国FarashahiA.索尔塔尼
在现实世界中，学习奖励环境的适当表示是具有挑战性的，因为存在许多选项，每个选项都有……
自然通讯具有局部学习规则的神经最优反馈控制
运动控制的一个主要问题是理解大脑在面对……时如何计划和执行适当的运动。
NeurIPS
