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Functional microcircuits in the brain and in artificial intelligent systems

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Functional microcircuits in the brain and in artificial intelligent systems

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Lee, JH.; Choe, Y.; Ardid, S.; Abbasi-Asl, R.; Mccarthy, M.; Hu, B. (2023). Functional microcircuits in the brain and in artificial intelligent systems. Frontiers in Computational Neuroscience. 17. https://doi.org/10.3389/fncom.2023.1135507

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/204156

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Nombre: LeeChoeArdid - ...
Tamaño: 91.95Kb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Metadatos del ítem

Título: Functional microcircuits in the brain and in artificial intelligent systems
Autor: Lee, Jung H. Choe, Yoonsuck Ardid, S. Abbasi-Asl, Reza McCarthy, Michelle Hu, Brian
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto de Investigación para la Gestión Integral de Zonas Costeras - Institut d'Investigació per a la Gestió Integral de Zones Costaneres
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Fundamental principles underlying higher-order cognitive functions remain elusive, but recent breakthroughs in neurophysiology and deep learning offer new perspectives. First, experimental studies have uncovered neural ...[+]
Palabras clave: Computational modeling , Deep learning , Inhibitory Neuronal circuit , Perceptual decision-making , Visual perception
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Frontiers in Computational Neuroscience. (eissn: 1662-5188 )
DOI: 10.3389/fncom.2023.1135507
Editorial:
Frontiers Media SA
Versión del editor: https://doi.org/10.3389/fncom.2023.1135507
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-120037GA-I00/ES/ALGORITMOS DE APRENDIZAJE BASADOS EN NEUROCIENCIA DE SISTEMAS/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//CIDEGENT%2F2019%2F043//ARTIFICIAL GENERAL INTELLIGENCE:BEYOND DEEP LEARNING/
Agradecimientos:
This work was partly supported by the Generalitat Valenciana Gen-T Program (Ref. CIDEGENT/2019/043) and Grant PID2020-120037GA-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011.
Tipo: Artículo

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