TGViewer
NeuroSyntax NeuroSyntax @neuro_syntax · 4.77K subscribers
Post #1561 1.86K
برای فصل سوم آزمایشگاه نوروسینتکس، تصمیم گرفتم بین دو موضوع پایین یکی رو ارائه کنم که میتونید از میانشون انتخاب کنید:

* Capturing the Dynamical Repertoire of Neurons with Generalized Linear Models

* Uncovering temporal structure in neural data with Hidden Markov Models
Uncovering temporal structure in hippocampal output patterns

در موضوعات بالا بیش از اینکه روی متد های یک مقاله تمرکز کنیم، روی یک خانواده از آنالیز ها که GLM یا HMM هستن تمرکز خواهیم کرد و کاربردهای گوناگون این رویکردها رو در کار کردن با انواع داده (نورونی، رفتاری، نورونی-رفتاری) خواهیم گفت.
MIT Press Capturing the Dynamical Repertoire of Single Neurons with Generalized Linear Models Abstract. A key problem in computational neuroscience is to find simple, tractable models that are nevertheless flexible enough to capture the response properties of real neurons. Here we examine the capabilities of recurrent point process models known as…
More from @neuro_syntax
  1. Sep 10, 2026✅ زمان شروع دوره: اوایل آبان‌ماه ▫️پیشنهاد می‌کنیم تا زمان آغاز دوره، جهت آشنایی و یادآوری…
  2. Sep 10, 2026photo post
  3. Sep 10, 2026درود خدمت تمامی مخاطبان نوروسینتکس؛ بسیار خوشحالم که میزبان چند نشست از فصل «Computation T…
  4. Sep 10, 2026photo post
  5. Jul 26, 2026به همت صابر و سینای عزیز کتابخانه عمومی کاروان خرد چندروزی هست که راه افتاده و کتاب های مر…
  6. Jan 10, 2026سلام باتوجه به شرایط (هم قطعی اینترنت در ایران و هم شرایط روانی‌مون) این جلسه فعلا برگزار…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →