Automated Model Inference from Neural Dynamics for a Mechanistic Understanding of Cognition

Informations projet

AutoMIND

N° de convention de subvention: 101030918

DOI

10.3030/101030918

Projet clôturé

Date de signature de la CE 21 Avril 2021

Date de début 1 Mai 2021

Date de fin 30 Avril 2023

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 162 806,40

Contribution de l’UE

€ 162 806,40

Coordonné par

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Germany

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (2)

Flexible and efficient simulation-based inference for models of decision-making

Auteurs: Jan Boelts, Jan-Matthis Lueckmann, Richard Gao, Jakob H Macke
Publié dans: eLife, 2022, ISSN 2050-084X
Éditeur: eLife Sciences Publications
DOI: 10.7554/elife.77220

Simulation-based inference for efficient identification of generative models in computational connectomics

Auteurs: Jan Boelts, Philipp Harth, Richard Gao, Daniel Udvary, Felipe Yáñez, Daniel Baum, Hans-Christian Hege, Marcel Oberlaender, Jakob H. Macke
Publié dans: biorxiv, 2023, ISSN 2692-8205
Éditeur: CSHL
DOI: 10.1101/2023.01.31.526269

Other (2)

Generating realistic neurophysiological time series with denoising diffusion probabilistic models

Auteurs: Julius Vetter, Jakob Macke, Richard Gao
Publié dans: biorxiv, 2023
Éditeur: Cold Spring Harbor Laboratory
DOI: 10.1101/2023.07.12.548657

Generalized Bayesian Inference for Scientific Simulators via Amortized Cost Estimation

Auteurs: Richard Gao, Michael Deistler, Jakob Macke
Publié dans: arXiv, 2023
Éditeur: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2305.15208