Buchumschlag

The Impact of Structural Changes on Learning Capacity in the Fly Olfactory Neural Circuit

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xie, Katherine, Ocker, Gabriel Koch
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Neurons and Cognition Artificial Intelligence Machine Learning Neural and Evolutionary Computing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Neural Circuit Architectural Priors for Quadruped Locomotion
von: Bhattasali, Nikhil X., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamics of specialization in neural modules under resource constraints
von: Béna, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Multi-Modal Cognitive Maps based on Neural Networks trained on Successor Representations
von: Stoewer, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ILIF: Temporal Inhibitory Leaky Integrate-and-Fire Neuron for Overactivation in Spiking Neural Networks
von: Sun, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Group Theoretic Analysis of the Symmetries Underlying Base Addition and Their Learnability by Neural Networks
von: Dawes, Cutter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Practical Equilibrium Propagation: Brain-inspired Recurrent Neural Network with Feedback Regulation and Residual Connections
von: Liu, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revealing Vision-Language Integration in the Brain with Multimodal Networks
von: Subramaniam, Vighnesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evolutionary Algorithm for Reservoir Learning and Yielding
von: Testu, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Artificial Neural Network for Image Classification Inspired by Aversive Olfactory Learning Circuits in Caenorhabditis Elegans
von: Wang, Xuebin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Getting aligned on representational alignment
von: Sucholutsky, Ilia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dynamics and Representation Structure of Local Approximations to Gradient-Based Learning in Linear Recurrent Neural Networks
von: Williams, Ezekiel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

StableSleep: Source-Free Test-Time Adaptation for Sleep Staging with Lightweight Safety Rails
von: Arasu, Hritik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cycle is All You Need: More Is Different
von: Li, Xin
Veröffentlicht: (2025)

Brain-Model Evaluations Need the NeuroAI Turing Test
von: Feather, Jenelle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-orthogonalizing attractor neural networks emerging from the free energy principle
von: Spisak, Tamas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal pieces: analysing and improving spiking neural networks piece by piece
von: Dold, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SymSeqBench: a unified framework for the generation and analysis of rule-based symbolic sequences and datasets
von: Zajzon, Barna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-Evidencing Through Hierarchical Gradient Decomposition: A Dissipative System That Maintains Non-Equilibrium Steady-State by Minimizing Variational Free Energy
von: McCulloch, Michael James
Veröffentlicht: (2025)

VarCoNet: A variability-aware self-supervised framework for functional connectome extraction from resting-state fMRI
von: Lamprou, Charalampos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

pyhgf: A neural network library for predictive coding
von: Legrand, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Expressive Leaky Memory Neuron: an Efficient and Expressive Phenomenological Neuron Model Can Solve Long-Horizon Tasks
von: Spieler, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Time Makes Space: Emergence of Place Fields in Networks Encoding Temporally Continuous Sensory Experiences
von: Wang, Zhaoze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalisation to unseen topologies: Towards control of biological neural network activity
von: Engwegen, Laurens, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How the (Tensor-) Brain uses Embeddings and Embodiment to Encode Senses and Symbols
von: Tresp, Volker, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Generative Networks with the Common Model of Cognition
von: West, Robert L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Functional connectomes of neural networks
von: Songdechakraiwut, Tananun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Range, not Independence, Drives Modularity in Biologically Inspired Representations
von: Dorrell, Will, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamical similarity analysis can identify compositional dynamics developing in RNNs
von: Guilhot, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Equivalence of approximation by networks of single- and multi-spike neurons
von: Dold, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Theories of synaptic memory consolidation and intelligent plasticity for continual learning
von: Zenke, Friedemann, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are Grid Cells Hexagonal for Performance or by Convenience?
von: Mir, Taahaa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ELiSe: Efficient Learning of Sequences in Structured Recurrent Networks
von: Kriener, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Cortical Circuit Model with Divisive Normalization and Self-Excitation for Robust Representation and Memory Maintenance
von: Su, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Expressivity of Neural Networks with Random Weights and Learned Biases
von: Williams, Ezekiel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepNose: An Equivariant Convolutional Neural Network Predictive Of Human Olfactory Percepts
von: Shuvaev, Sergey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Internal Biological Neuron Parameters and Complexity-Based Encoding for Improved Spiking Neural Networks Performance
von: Rudnicka, Zofia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta-Learning Strategies through Value Maximization in Neural Networks
von: Carrasco-Davis, Rodrigo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

R-FORCE: Robust Learning for Random Recurrent Neural Networks
von: Zheng, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Unambiguous Representations in Neural Networks: An Information-Theoretic Approach to Intentionality
von: Lässig, Francesco
Veröffentlicht: (2025)