Machine learning approaches to uncover the neural mechanisms of motivated behaviour: from ADHD to individual differences in effort and reward sensitivity
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Trinh, Nam |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Graph neural networks uncover structure and functions underlying the activity of simulated neural assemblies
von: Allier, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Allier, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unsupervised learning of multiscale switching dynamical system models from multimodal neural data
von: Kim, DongKyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, DongKyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep probabilistic model synthesis enables unified modeling of whole-brain neural activity across individual subjects
von: Bishop, William E., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bishop, William E., et al.
Veröffentlicht: (2026)
NLP4Neuro: Sequence-to-sequence learning for neural population decoding
von: Morra, Jacob J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Morra, Jacob J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Active learning of neural population dynamics using two-photon holographic optogenetics
von: Wagenmaker, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wagenmaker, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A ghost mechanism: An analytical model of abrupt learning in recurrent networks
von: Dinc, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dinc, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep multimodal saliency parcellation of cerebellar pathways: linking microstructure and individual function through explainable multitask learning
von: Tchetchenian, Ari, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tchetchenian, Ari, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inferring stochastic low-rank recurrent neural networks from neural data
von: Pals, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pals, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Emergent time-keeping mechanisms in a deep reinforcement learning agent performing an interval timing task
von: Pednekar, Amrapali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pednekar, Amrapali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ADHDeepNet From Raw EEG to Diagnosis: Improving ADHD Diagnosis through Temporal-Spatial Processing, Adaptive Attention Mechanisms, and Explainability in Raw EEG Signals
von: Amini, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Amini, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contribution of task-irrelevant stimuli to drift of neural representations
von: Pashakhanloo, Farhad
Veröffentlicht: (2025)
von: Pashakhanloo, Farhad
Veröffentlicht: (2025)
Scalable inference of functional neural connectivity at submillisecond timescales
von: Medvedeva, Arina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Medvedeva, Arina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Probabilistic Geometric Principal Component Analysis with application to neural data
von: Hsieh, Han-Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hsieh, Han-Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inverse decision-making using neural amortized Bayesian actors
von: Straub, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Straub, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Comparing noisy neural population dynamics using optimal transport distances
von: Nejatbakhsh, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nejatbakhsh, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalizable, real-time neural decoding with hybrid state-space models
von: Ryoo, Avery Hee-Woon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ryoo, Avery Hee-Woon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Brain-language fusion enables interactive neural readout and in-silico experimentation
von: Bosch, Victoria, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bosch, Victoria, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decomposing stimulus-specific sensory neural information via diffusion models
von: Laquitaine, Steeve, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Laquitaine, Steeve, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic directed functional connectivity as a neural biomarker for objective motor skill assessment
von: Kamat, Anil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kamat, Anil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inhibitory normalization of error signals improves learning in neural circuits
von: Eyono, Roy Henha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Eyono, Roy Henha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Oja's plasticity rule overcomes several challenges of training neural networks under biological constraints
von: Shervani-Tabar, Navid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shervani-Tabar, Navid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Association-sensory spatiotemporal hierarchy and functional gradient-regularised recurrent neural network with implications for schizophrenia
von: Abulikemu, Subati, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abulikemu, Subati, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An introduction to reinforcement learning for neuroscience
von: Jensen, Kristopher T.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jensen, Kristopher T.
Veröffentlicht: (2023)
Using machine learning methods to predict cognitive age from psychophysiological tests
von: Tyurina, Daria D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tyurina, Daria D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Order parameters and phase transitions of continual learning in deep neural networks
von: Shan, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shan, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prediction horizon shapes representations in predictive learning
von: Ratzon, Aviv, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ratzon, Aviv, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Easterners and Westerners perceive ADHD differently
von: Lin, Xing-Chan
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Xing-Chan
Veröffentlicht: (2025)
Compositional meta-learning through probabilistic task inference
von: Bakermans, Jacob J. W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bakermans, Jacob J. W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
A mathematical model of reward-mediated learning in drug addiction
von: Chou, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chou, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Category learning in deep neural networks: Information content and geometry of internal representations
von: Bonnasse-Gahot, Laurent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bonnasse-Gahot, Laurent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reward function compression facilitates goal-dependent reinforcement learning
von: Molinaro, Gaia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Molinaro, Gaia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-intention Inverse Q-learning for Interpretable Behavior Representation
von: Zhu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Preemptive Solving of Future Problems: Multitask Preplay in Humans and Machines
von: Carvalho, Wilka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Carvalho, Wilka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Separating the what and how of compositional computation to enable reuse and continual learning
von: Shan, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shan, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Meta-learning In-Context Enables Training-Free Cross Subject Brain Decoding
von: Nan, Mu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nan, Mu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Complex behavior from intrinsic motivation to occupy action-state path space
von: Ramírez-Ruiz, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Ramírez-Ruiz, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Cortex and subcortex play distinct roles over learning when cortical memory is limited
von: Farrell, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Farrell, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HDGL: A hierarchical dynamic graph representation learning model for brain disorder classification
von: Jalali, Parnian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jalali, Parnian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Of Mice and Machines: A Comparison of Learning Between Real World Mice and RL Agents
von: Han, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mapping minds not averages: a scalable subject-specific manifold learning framework for neuroimaging data
von: Geenjaar, Eloy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Geenjaar, Eloy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Graph neural networks uncover structure and functions underlying the activity of simulated neural assemblies
von: Allier, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Unsupervised learning of multiscale switching dynamical system models from multimodal neural data
von: Kim, DongKyu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Deep probabilistic model synthesis enables unified modeling of whole-brain neural activity across individual subjects
von: Bishop, William E., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
NLP4Neuro: Sequence-to-sequence learning for neural population decoding
von: Morra, Jacob J., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Active learning of neural population dynamics using two-photon holographic optogenetics
von: Wagenmaker, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)