Buchumschlag

Generalized Dynamic Brain Functional Connectivity Based on Random Convolutions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Duan, Yongjie, Calhoun, Vince D., Long, Zhiying
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Neural and Evolutionary Computing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Rethinking Functional Brain Connectome Analysis: Do Graph Deep Learning Models Help
von: Han, Keqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Neural Network Training Method Based on Neuron Connection Coefficient Adjustments
von: Jiang, Kun
Veröffentlicht: (2025)

Univariate Radial Basis Function Layers: Brain-inspired Deep Neural Layers for Low-Dimensional Inputs
von: Jost, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Brain-Inspired Spike Echo State Network Dynamics for Aero-Engine Intelligent Fault Prediction
von: Liu, Mo-Ran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Minimal Convolutional RNNs Accelerate Spatiotemporal Learning
von: Horuz, Coşku Can, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reservoir Computing via Multi-Scale Random Fourier Features for Forecasting Fast-Slow Dynamical Systems
von: Laha, S. K.
Veröffentlicht: (2025)

CHNNet: An Artificial Neural Network With Connected Hidden Neurons
von: Shahir, Rafiad Sadat, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Comprehensive Survey of Convolutions in Deep Learning: Applications, Challenges, and Future Trends
von: Younesi, Abolfazl, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting the Stay Length of Patients in Hospitals using Convolutional Gated Recurrent Deep Learning Model
von: Neshat, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterogeneous Connectivity in Sparse Networks: Fan-in Profiles, Gradient Hierarchy, and Topological Equilibria
von: Tomczak, Nikodem
Veröffentlicht: (2026)

Optimizing Performance of Feedforward and Convolutional Neural Networks through Dynamic Activation Functions
von: Rane, Chinmay, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Clustering in Dynamic Environments: A Framework for Benchmark Dataset Generation With Heterogeneous Changes
von: Yazdani, Danial, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explicit and Non-asymptotic Query Complexities of Rank-Based Zeroth-order Algorithms on Smooth Functions
von: Ye, Haishan
Veröffentlicht: (2025)

Spiking Neural Networks with Random Network Architecture
von: Dai, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Repair Brain Damage: Real-Numbered Error Correction Code for Neural Network
von: Li, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spiking Brain Compression: Post-Training Second-order Compression for Spiking Neural Networks
von: Shi, Lianfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Power of Convolution Augmented Transformer
von: Li, Mingchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pretraining with Random Noise for Fast and Robust Learning without Weight Transport
von: Cheon, Jeonghwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boosting Brain-inspired Path Integration Efficiency via Learning-based Replication of Continuous Attractor Neurodynamics
von: Ge, Zhangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosting Reservoir Computing with Brain-inspired Adaptive Dynamics
von: Srinivasan, Keshav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structure as Computation: Developmental Generation of Minimal Neural Circuits
von: Zhou, Duan
Veröffentlicht: (2026)

RsGCN: Subgraph-Based Rescaling Enhances Generalization of GCNs for Solving Traveling Salesman Problems
von: Huang, Junquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative Design of Functional Metal Complexes Utilizing the Internal Knowledge of Large Language Models
von: Lu, Jieyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deriving Activation Functions Using Integration
von: Huang, Allen Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Expanded Gating Ranges Improve Activation Functions
von: Huang, Allen Hao
Veröffentlicht: (2024)

Topology-Aware Activation Functions in Neural Networks
von: Snopov, Pavel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Effective Regularization Through Loss-Function Metalearning
von: Gonzalez, Santiago, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neuroformer: Multimodal and Multitask Generative Pretraining for Brain Data
von: Antoniades, Antonis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Automated Design of Metaheuristic Algorithms: A Survey
von: Zhao, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sharpness-Aware Minimization and the Edge of Stability
von: Long, Philip M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Little Rank Goes a Long Way: Random Scaffolds with LoRA Adapters Are All You Need
von: Hazan, Hananel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Activation Functions for "A Feedforward Unitary Equivariant Neural Network"
von: Ma, Pui-Wai
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Activation Functions for Predictive Modeling with Sparse Experimental Data
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Closed-Form Test Functions for Biophysical Sequence Optimization Algorithms
von: Stanton, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating Functionalities To A System Via Autoencoder Hippocampus Network
von: Luo, Siwei
Veröffentlicht: (2024)

Improving Pareto Set Learning for Expensive Multi-objective Optimization via Stein Variational Hypernetworks
von: Nguyen, Minh-Duc, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evolutionary Dynamic Optimization and Machine Learning
von: Boulesnane, Abdennour
Veröffentlicht: (2023)

Automated Metaheuristic Algorithm Design with Autoregressive Learning
von: Zhao, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

APALU: A Trainable, Adaptive Activation Function for Deep Learning Networks
von: Subramanian, Barathi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A More Accurate Approximation of Activation Function with Few Spikes Neurons
von: Jeong, Dayena, et al.
Veröffentlicht: (2024)