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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-18

Biological Mechanisms for Bayesian Inference

Ziel

A growing body of experimental evidence suggests that animals, and in particular humans, are
capable of inferring knowledge about reality from uncertain or incomplete data in a way that
is, according to Bayes’ theorem, mathematically optimal [1, 2]. The case that the brain is, at
some level, a Bayesian inference machine was made much stronger when Ma et al. [3] recently
described a mechanism whereby a neural network could indeed store and manipulate
probability distributions – a mechanism that reduces Bayes’ theorem to a sum [4]. We shall
bring together tools and recent advances from in the fields of Complex Networks [5] and
Computational Neuroscience [6] with a view to: a) designing methods and algorithms for tasks
such as grammar inference or network routing; b) putting forward neural network models
which are capable of integrating Bayesian inference with other necessary brain functions, such
as working memory or information processing; and c) exploring, in greater detail, how
Bayesian inference could be carried out in realistic biological settings.

References
[1] M.O. Ernst, M.S. Banks, N. Models, and S. Thresholds, Humans integrate visual and haptic
information in a statistically optimal fashion, Nature, 415, 429-33 (2002).
[2] T. Yang and M.N. Shadlen, Probabilistic reasoning by neurons, Nature, 447, 1075-80 (2007).
[3] W.J. Ma, J.M. Beck, P.E. Latham, and A. Pouget, Bayesian inference with probabilistic
population codes, Nature Neurosci., 9, 1432-8 (2006).
[4] J.M. Beck, W.J. Ma, R. Kiani, T. Hanks, A.K. Churchland, J. Roitman, M.N. Shadlen, P.E.
Latham, and A. Pouget, Probabilistic population codes for Bayesian decision making, Neuron,
60, 1142-52(2008).
[5] S. Johnson, J.J. Torres, J. Marro, and M.A. Muñoz, Entropic origin of disassortativity in
complex networks, Phys. Rev. Lett.. 104, 108702 (2010)
[6] S. Johnson, J. Marro, and J.J. Torres, Cluster Reverberation: a mechanism for robust working
memory without synaptic learning, submitted.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

FP7-PEOPLE-2010-IEF
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Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Koordinator

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
EU-Beitrag
€ 193 849,60
Adresse
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Vereinigtes Königreich

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Region
London Inner London — West Westminster
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
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