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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Modelle neuronaler Systeme

  • Mean-Field Reductions of Spiking Neural Networks [1]
  • Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in ungewissen Umgebungen [2]
  • Computermodelle des primären visuellen Kortex [3]
  • Adaptation, Plastizität und Kodierung in sensorischen Systemen [4]
  • Modelle neuronaler Entwicklung [5]

Maschinelles Lernen

  • Deep Networks [6]
  • Approximatives Reinforcement Learning [7]
  • Learning Vector Quantization und Selbstorganisierende Karten [8]
  • Lernen auf strukturierten Daten [9]

Analyse neuronaler Daten

  • MRT, EM, Autoradiographie und Multi-Modale Daten [10]
  • Konfokale Mikroskipie: Segmentierung, "Tracing" und Analyse von 3D Bildern [11]
  • Functional Imaging Methods: Source Separation Techniques [12]
  • "Spike Sorting" und Analyse von "Spike Trains" [13]

Anwendungen

  • Information Retrieval and Social Network Analysis [14]
  • Schnelle Objekterkennung [15]
  • Anwendunden in der Bio- und Chemoinformatik [16]
  • Machine Learning and Neural Networks for the Perceptually Relevant Analysis of Music [17]
  • VeriCon: Strategische Entwicklung und Erweiterung des Verifizierungskontexts automatischer Personen- und Objektzählungssysteme [18]
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