Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

Generative Models of Human Cognition

Objectif

A fundamental issue in the study of human cognition is what computations are carried out by the brain to implement cognitive processes. The connectionist framework assumes that cognitive processes are implemented in terms of complex, nonlinear interactions among a large number of simple, neuron-like processing units that form a neural network. This approach has been used in cognitive psychology - often with some success – to develop functional models that clearly represent a great advance over previous verbal-diagrammatic models because they can produce highly detailed simulations of human skilled performance and its breakdown following brain damage. However, a crucial step for the computational modeling of cognition is to bridge the gap between function and structure. Much of the modeling work has been carried out using connectionist networks that have no biological plausibility beyond the metaphor of “neuron-like” processing. Most models have one, or more often a combination, of the following undesirable features: i) strictly feed-forward spread of activation (e.g. no feedback and/or lateral connections); ii) implausible learning procedures (e.g. error back-propagation); iii) implausible learning environment (e.g. supervised learning). Researchers have chosen to ignore these problems as it was seen as an essential compromise to achieve efficient learning of complex cognitive tasks. The aim of the present research program is to exploit the latest findings in neural network and machine learning research to develop generative connectionist models of cognition. Generative models are appealing because they represent plausible models of cortical learning that emphasize the mixing of bottom-up and top-down interactions in the brain. Moreover, generative models of cognition would offer a unified theoretical framework that encompasses classic connectionism and the emerging Bayesian approach to cognition, as well as a means to bridge the gap between neurons and behavior.

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.

Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction

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.

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.

ERC-2007-StG
Voir d’autres projets de cet appel

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.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Institution d’accueil

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Contribution de l’UE
€ 492 200,00
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.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

Mon livret 0 0