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CNeuro2024 Lecture Material

 Dmitri (Mitya) Chklovskii                                                                                                                                  

CNeuro2024 - Lecture Topics:



Basic Session: The Normative Approach to Understanding Neural Computation

Advanced Session: What Can Connectomes Tell Us about Neural Computation?

 Nathaniel Daw                                                                                                                                                    

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Basic Session: Reinforcement Learning: Basic Algorithms, Brain, and Behaviour 

Advanced Session:
Advanced Reinforcement Learning: Replay, Temporal Abstraction, and Function Approximation  

 Pulin Gong                                                                                                                                                            


 
Basic Session: Spatiotemporal Activity Patterns in the Brain: Dynamical Properties and Functional Roles

Advanced Session: Fractional Neural Sampling (FNS)

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 Vincent Hakim                                                                                                                                                    

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Basic Session: The Cerebellum: a Computational 
Perspective

Advanced SessionThe Credit Assignment Problem and the Cerebellum

 Ole Jensen                                                                                                                                                           

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Basic Session: Linking Human EEG and MEG Data to Deep Neural Networks

Advanced Session: Pipelining in the Brain by Coupled Oscillations

 Sukbin Lim                                                                                                                                                           

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Basic Session: Attractor Network for Working Memory and Decision-Making

Advanced Session: 
Modular Architecture for Understanding Cognitive Interactions

 Ruben Moreno-Bote                                                                                                                                         

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Basic Session: Introduction to Soft Reinforcement Learning

Advanced Session: Behavior Without Rewards: the Maximum Occupancy Principle (MOP)

 Naoshige Uchida                                                                                                                                                

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Basic Session: Dopamine and Reinforcement Learning (I)

Advanced Session: Dopamine and Reinforcement Learning (II)

 Ninglong Xu                                                                                                                                                      

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Basic Session: Neuronal and Circuit Mechanisms for Information Processing during Sensory and Motor Behaviors

Advanced Session: Dendritic and Circuit Computation for an Intelligent Behavior in Mammalian Brain

 Tianming Yang                                                                                                                                                    

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Basic Session: Neural Mechanisms of Decision-Making - Basic Frameworks: Signal Detection Theory and Drift-Diffusion Models

Advanced Session: Attention, Value, and Confidence - Extending Drift-Diffusion Model

Abstracts:
 

  • ManeeshSahani-BasicLectureSlides.pdf

 Hang Zhang                                                                                                                                                         

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Basic Session: Bayesian Observer Models 

Advanced Session: Structured Priors and Bounded Rationality in Human Learning and Decision-Making

 Lusha Zhu                                                                                                                                                             

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Basic Session: Social Decision Making: Games, Algorithms, 

Advanced Session: Mental Representation and Decision Making on Social 
Networks

Abstracts and Reading Materials:
 

  • LushaZhu-CNeuro2024Lecture Abstracts.pdf

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