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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Flexible Dimensionality of Representational Spaces in Category Learning

Description du projet

Les mécanismes neuronaux à l’origine de la dimensionnalité flexible

Le système visuel classe des données d’entrée complexes et de grande dimension, afin d’identifier les dimensions clés. L’apprentissage en plusieurs dimensions est un défi, et les théories proposent soit la compression soit l’expansion de la dimensionnalité comme stratégies. Comment le cerveau décide-t-il quel option utiliser? L’une des hypothèses est que le cerveau peut passer d’une stratégie à l’autre de manière flexible en fonction de la tâche, ce qui permet d’adapter les codes neuronaux. Le projet DimLearn, financé par le CER, va examiner comment la dimensionnalité de la tâche affecte les représentations mentales et l’activité neuronale dans l’apprentissage. En se concentrant sur l’apprentissage des catégories visuelles, il utilisera la neuro-imagerie chez l’humain, l’électrophysiologie chez le singe rhésus et les réseaux neuronaux artificiels pour découvrir les mécanismes neuronaux à l’origine de la flexibilité de la dimensionnalité. La recherche révélera de nouveaux principes d’apprentissage et inspirera de futures applications éducatives.

Objectif

Our visual system frequently has to classify complex, high dimensional inputs. A key learning objective of the brain is thus to identify diagnostic dimensions. Often, tasks require simultaneous consideration of multiple dimensions. Yet, learning many dimensions is computationally challenging. Here, I ask how the visual system tackles the challenge of learning high dimensional tasks. Some theories suggest that the brain does so by compressing dimensions, while others suggest dimensionality expansion. Yet, dimensionality compression and expansion both have advantages and disadvantages, and some studies find dimensionality compression where others find expansion. This raises the hitherto unanswered question what determines whether the brain invokes either of the two strategies. I hypothesize that instead of settling on a single strategy, the brain can reap the benefits of dimensionality compression and expansion by flexibly adjusting dimensionality to the task at hand. This entails the novel prediction of flexible neural codes that can switch dimensionality. To test this theory, I build on a multimodal, multispecies approach I have developed to study learning: using the paradigmatic case of visual category learning, I will establish the effect of task dimensionality on the structure of mental representations in behavior, I will determine how task dimensionality transforms neural activity using neuroimaging in humans, I will identify the neural building blocks of flexible dimensionality using electrophysiology and causal perturbations in rhesus monkeys, and I will unravel computational principles of flexible dimensionality with artificial neural networks. This combination of species and techniques is ideally suited to unravel the neural mechanisms for coping with high dimensional tasks. By elucidating the flexibility of mental and neural representations, I aim to reveal a hitherto unknown principle governing learning and stimulate future educational applications.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

RUHR-UNIVERSITAET BOCHUM
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 136 731,50
Adresse
UNIVERSITAETSSTRASSE 150
44801 Bochum
Allemagne

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Région
Nordrhein-Westfalen Arnsberg Bochum, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 136 731,50

Bénéficiaires (2)

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