神経情報・脳計算ユニット(深井 朋樹)
概要
主要な研究テーマ
- 階層ベイスなど、統計モデル構築に関わる脳回路メカニズム
- 記憶や推論などの背景にある脳の内部状態による計算メカニズム
- 回路レベルの計算と学習における樹状突起の役割
- 大規模神経活動データからの神経コードの解読
- スパイク依存の新しい学習など、ニューロAI を視野に入れた理論研究
Latest Unit News
- 深井朋樹が日本神経回路学会学術賞を受賞しました(Sep 6, 2023).
- A collaboration with Tom George (an internship student from UCL) "A generative model of the hippocampal formation trained with theta driven local learning rules" was accepted by NeurIPs2023.
- Thomas Buhns's work "Simplicial Hopfield networks" has been accepted for presentation at ICLR2023. Congratulations!
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博士研究員(ポスドク)の募集
計算神経科学、物理学、応用数学の知識とスキルを有するポスドクを若干名募集しています。 興味のある方は履歴書を tomoki.fukai[at]oist.jp までお送りください。 OIST全般に関わるキャリア情報についてはこちらをご覧ください。