Contact
bild
Computational neuroscience
and Neurocomputing


KTH CSC CB

Master Thesis

Ett urval av möjliga examensarbeten på CBN:

Titel Beskrivning Typ

Grön=bio, röd=ANN, blå=teknik

Kontaktpersoner
Arbetsminne med spikande neuroner En existerande modell av en arbetsminnesuppgift hos apor har hittills modellerats med hjälp av ett BCPNN attraktornät. Detta examensarbete skulle undersöka vilka effekter som inträffar om spikande neuroner (t.ex. Poissonspikande eller integrate-and-fire) används istället. Jämförelse av synaptisk dynamik med experimentella data m.m. Artificiella neuronnät, forskningsmodell Anders Lansner ala@nada.kth.se
Perceptuell hypotesbildning via adapterande kopplade nät Hjärnan får ofullständig och brusig information från omvärlden, vilken kombineras till en plausibel hypotes om hur det egentligen ligger till, vilken också kan styra aktivt informationssökande. I detta examensarbete ska en modell av hur detta kan gå till utvärderas. Artificiella neuronnät, forskningsmodell Anders Lansner ala@nada.kth.se
Featurextraktion och självorganisation av hyperkolumnarkitektur Kompetitiv (anti-Hebbsk) inlärning, BCPNN samt jämförelse med t ex Földiaks metoder. Algoritmutveckling och utvärdering Anders Lansner, ala@nada.kth.se
Prototypextraktion med attraktor-ANN Inlärning från diffusa (diskreta) dataset. Hur ser kluster ut? Hur ser katogoriers prototyper ut? Hierarkisk klustering? Algoritmutveckling och utvärdering. Anders Lansner, ala@nada.kth.se
Perceptuell fusion Tränade attraktornät (Hopfield/BCPNN) för två-tre olika modaliteter. Träning separat sen med alla tillsammans. Studera hur en konsistent tolkning av fragmentarisk information kan uppnås. Kan alternativa tolkningar, andra bästa alternativ etc genereras? Multi-ANN, algorithmutveckling och testning. Anders Lansner, ala@nada.kth.se
Neuronnätsmodell av luktsystemet hos gräshoppa Litteraturstudium av luktsystemets anatomi och fysiologi (antennal lobe+mushroom bodies). Integrate-and-fire enheter alt multi-kompartment Hodgkin-Huxley modell neuron. Ev BCPNN-baserad med graderad utsignal alt. Poissonspikande enheter. Modellering av biologiskt neuronnät Anders Lansner, ala@nada.kth.se
Published by: Informationsred <infomaster@nada.kth.se>
Last update 2008-10-03