Buchumschlag

Semantic representations emerge in biologically inspired ensembles of cross-supervising neural networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Urbach, Roy, Schneidman, Elad
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Neurons and Cognition Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Abrupt and spontaneous strategy switches emerge in simple regularised neural networks
von: Löwe, Anika T., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Cerebral cortex inspired representation of neural field network
von: Sharma, Anil Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging scalp and intracranial EEG in BCI via pretrained neural representations and geometric constraint embedding
von: Dong, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dissociating spatial frequency reliance from adversarial robustness advantages in neurally guided deep convolutional neural networks
von: Shao, Zhenan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Retina gap junctions support the robust perception by warping neural representational geometries along the visual hierarchy
von: Yue, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Brain-inspired and Self-based Artificial Intelligence
von: Zeng, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Information encoding and decoding in in-vitro neural networks on micro electrode arrays through stimulation timing
von: Lindell, Trym A. E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Phase codes emerge in recurrent neural networks optimized for modular arithmetic
von: Murray, Keith T.
Veröffentlicht: (2023)

A theory of neural emulators
von: Mitelut, Catalin C.
Veröffentlicht: (2024)

Semi-supervised Multimodal Representation Learning through a Global Workspace
von: Devillers, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Consciousness defined: requirements for biological and artificial general intelligence
von: McKenzie, Craig I.
Veröffentlicht: (2024)

From indicators to biology: the calibration problem in artificial consciousness
von: Koch, Florentin
Veröffentlicht: (2026)

Brain-inspired, interpretable, resonant recurrent neural networks
von: Kramer, Mark A.
Veröffentlicht: (2025)

Integrated representational signatures strengthen specificity in brains and models
von: Wu, Jialin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mode-conditioned music learning and composition: a spiking neural network inspired by neuroscience and psychology
von: Liang, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Embodied sensorimotor control: computational modeling of the neural control of movement
von: Almani, Muhammad Noman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometry of naturalistic object representations in recurrent neural network models of working memory
von: Lei, Xiaoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Primate-like perceptual decision making emerges through deep recurrent reinforcement learning
von: Wispinski, Nathan J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Setting up for failure: automatic discovery of the neural mechanisms of cognitive errors
von: Radmard, Puria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequence models for by-trial decoding of cognitive strategies from neural data
von: Otter, Rick den, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Brain-aligning of semantic vectors improves neural decoding of visual stimuli
von: Vafaei, Shirin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Human alignment of neural network representations
von: Muttenthaler, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Left-right asymmetry in predicting brain activity from LLMs' representations emerges with their formal linguistic competence
von: Bonnasse-Gahot, Laurent, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Synergistic pathways of modulation enable robust task packing within neural dynamics
von: Vedovati, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GENESIS: A Generative Model of Episodic-Semantic Interaction
von: D'Alessandro, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Overcoming classic challenges for artificial neural networks by providing incentives and practice
von: Irie, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A neural network for modeling human concept formation, understanding and communication
von: Guo, Liangxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Inhibitory normalization of error signals improves learning in neural circuits
von: Eyono, Roy Henha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How attention simplifies mental representations for planning
von: Castanheira, Jason da Silva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Multiscale fusion enhanced spiking neural network for invasive BCI neural signal decoding
von: Song, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Latent computing by biological neural networks: A dynamical systems framework
von: Dinc, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Systematic review of self-supervised foundation models for brain network representation using electroencephalography
von: Portmann, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometry-aware similarity metrics for neural representations on Riemannian and statistical manifolds
von: Cayco-Gajic, N Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Functional Brain-to-Brain Transformation with No Shared Data
von: Wasserman, Navve, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring internal representation of self-supervised networks: few-shot learning abilities and comparison with human semantics and recognition of objects
von: Kataoka, Asaki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Do self-supervised speech and language models extract similar representations as human brain?
von: Chen, Peili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Toward the biological model of the hippocampus as the successor representation agent
von: Lee, Hyunsu
Veröffentlicht: (2020)