神经人工智能和几何数据分析

我们的团队开发了数学理论,以理解神经元如何在生物和人工神经网络中集体产生行为。我们目前的重点是通过计算神经科学和深度学习交叉的两种广泛方法来解决这个问题:

(1)分析神经或特征表征下的几何图形,嵌入和传递信息;(2)构建神经网络模型和神经科学指导下的学习规则。为了做到这一点,我们结合了理论物理、应用数学和机器学习的计算工具。除了这些理论工作,我们还与实验人员密切合作,从神经数据中获得灵感并测试想法。

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