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

Informazioni relative al progetto

AutoMIND

ID dell’accordo di sovvenzione: 101030918

DOI 10.3030/101030918

Progetto chiuso

Data della firma CE 21 Aprile 2021

Data di avvio 1 Maggio 2021

Data di completamento 30 Aprile 2023

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale € 162 806,40

Contributo UE € 162 806,40

Coordinato da

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Germany

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (2)

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

Autori: Jan Boelts, Jan-Matthis Lueckmann, Richard Gao, Jakob H Macke
Pubblicato in: eLife, 2022, ISSN 2050-084X
Editore: eLife Sciences Publications
DOI: 10.7554/elife.77220

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

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

Other (2)

Generating realistic neurophysiological time series with denoising diffusion probabilistic models

Autori: Julius Vetter, Jakob Macke, Richard Gao
Pubblicato in: biorxiv, 2023
Editore: Cold Spring Harbor Laboratory
DOI: 10.1101/2023.07.12.548657

Generalized Bayesian Inference for Scientific Simulators via Amortized Cost Estimation

Autori: Richard Gao, Michael Deistler, Jakob Macke
Pubblicato in: arXiv, 2023
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2305.15208