Langevin Flows for Modeling Neural Latent Dynamics
이 논문은 물리적 사전 지식 (관성, 감쇠, 학습된 퍼텐셜 등) 을 기반으로 한 언더댐프드 랑베인 방정식을 잠재 공간의 시간 진화에 적용하여, 생물학적 신경 집단의 진동 및 흐름 특성을 효과적으로 모델링하고 기존 최첨단 방법들보다 우수한 성능을 보이는 'LangevinFlow'라는 시퀀스 변분 오토인코더를 제안합니다.
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57 편의 논문
Kuramoto Orientation Diffusion Models
이 논문은 생물학적 동기화 현상에서 영감을 받아 주기적 도메인에서 스토캐스틱 쿠라모토 동역학을 활용하여 지문 및 질감처럼 방향성이 풍부한 이미지의 생성 품질을 획기적으로 개선한 새로운 스코어 기반 생성 모델을 제안합니다.
More than a feeling: Expressive style influences cortical speech tracking in subjective cognitive decline
이 연구는 주관적 인지 감퇴 (SCD) 가 심할수록 언어적 특징과 억양이 평탄한 말에 대한 대뇌 피질 추적 강도가 약해지는 것을 발견하여, 이를 초기 인지 감퇴의 잠재적 생물학적 표지자로 제시했습니다.
A Biologically Plausible Dense Associative Memory with Exponential Capacity
이 논문은 기존 모델의 선형적 용량 한계를 극복하기 위해 분산 표현을 가능하게 하는 새로운 임계값 비선형성을 도입함으로써, 숨겨진 뉴런 수에 대해 지수적으로 확장 가능한 생물학적 타당성을 갖춘 밀집 연관 기억 네트워크를 제안합니다.
A Dynamical Systems and System Identification Framework for Phase Amplitude Coupling Analysis
이 논문은 기존 방법의 한계를 극복하고 잡음과 고조파로 인한 위상 - 진폭 결합 (PAC) 의 오검출을 방지하기 위해 비선형 시스템 식별 기반의 동역학적 프레임워크를 제안하여 PAC 분석의 정확성과 해석 가능성을 향상시켰습니다.
Diffusion of Neuromodulators for Temporal Credit Assignment
이 논문은 생물학적 신경전달물질의 확산과 유사한 국소적 오차 신호 확산 메커니즘을 제안하여, 직접적인 피드백이 희소한 순환형 스파이킹 신경망에서도 시간적 신용 할당을 가능하게 하고 학습 성능을 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
Sampling on Discrete Spaces with Temporal Point Processes
이 논문은 임의의 다변량 카운트 분포를 표본 추출하기 위해 시간 점 과정을 기반으로 한 새로운 샘플러를 제안하며, 이는 무한 서버 대기 행렬 시스템으로 구현되어 무작위 보행 행동을 억제하고 기존 생사 과정 및 자넬라 과정보다 우수한 성능을 보인다고 설명합니다.
Dreaming improves memorization in a Hopfield model with bounded synaptic strength
이 논문은 시냅스 강도가 제한된 Hopfield 모델에서 '학습'과 '꿈꾸기 (무작위 패턴의 제거)' 단계를 번갈아 적용함으로써, 기존에 존재하던 '재앙적 망각'을 유지하면서도 기억 용량을 향상시키고 진화적 관점에서 최적 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다.
Compact Dynamical Mean-Field Theory of Oscillator Networks
이 논문은 위상 오실레이터 네트워크의 무질서와 결합을 다루기 위해 위상 주기성을 명시적으로 보존하는 압축 동적 평균장 이론 (DMFT) 을 제안하며, 이를 통해 무질서가 없는 극한에서 오토-안토나센 축소와 표준 쿠라모토 방정식을 복원하고 적응형 지수 적분 - 방출 뉴런과 같은 생리학적 모델의 위상 응답 곡선을 네트워크 수준의 동기화 예측으로 직접 연결하는 방법을 제시합니다.
A Variational Latent Equilibrium for Learning in Cortex
이 논문은 에너지 보존과 극값 작용 원리를 기반으로 시간 연속 신경망의 역전파 (BPTT) 를 생물학적으로 타당한 국소적 방식으로 근사하는 새로운 변분 잠재 평형 프레임워크를 제시하여 뇌의 시공간 학습 메커니즘과 물리적 회로 구현을 위한 청사진을 제공합니다.
Efficient and robust control with spikes that constrain free energy
이 논문은 자유 에너지를 제약하는 새로운 스파이킹 제어 프레임워크를 제안하여, 생물학적 특성을 반영하면서도 외부 및 내부 교란에 강인하고 효율적인 동적 시스템 제어 알고리즘을 구현하고 뇌 네트워크의 작동 원리에 대한 통찰을 제공합니다.
Curvature Blindness from Polarity Breaks and Orientation Channel Fragmentation in V1
이 논문은 V1 에서의 대비 극성 분리 및 방향 채널 분열이라는 두 가지 기전이 상호 보완적으로 작용하여 곡선 형태의 파형이 각진 지그재그로 지각되는 '곡률 실명' 착시를 유발하는 수학적 모델을 제시합니다.
Speaker effects in language comprehension: An integrative model of language and speaker processing
이 논문은 화자의 정체성이 하향식 기대와 상향식 지각의 상호작용을 통해 언어 이해에 영향을 미친다는 통합 모델을 제시하고, 화자 고유성과 인구통계학적 효과를 구분하며 인공지능 화자 연구의 필요성을 강조합니다.
LaVCa: LLM-assisted Visual Cortex Captioning
이 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 을 활용하여 뇌의 시각 피질 뉴런이 특정 이미지에 반응하는 이유를 자연어 캡션으로 생성하고 해석하는 'LaVCa'라는 새로운 접근법을 제안하며, 기존 방법보다 더 정교하고 상세한 뇌 표현의 특성을 규명했다고 요약할 수 있습니다.
Enhancing Alzheimer's Diagnosis: Leveraging Anatomical Landmarks in Graph Convolutional Neural Networks on Tetrahedral Meshes
이 논문은 사전 학습된 가우시안 프로세스 모델로 생성된 해부학적 랜드마크를 통합한 새로운 토큰화 방식과 트랜스포머 기반의 기하학적 딥러닝 모델을 제안하여, 고비용 침습적 PET 스캔 없이도 알츠하이머병 진단 및 중위험군의 뇌 아밀로이드 양성 예측 정확도를 향상시켰습니다.
Fast reconstruction of degenerate populations of conductance-based neuron models from spike times
이 논문은 딥러닝과 동적 입력 컨덕턴스 (DIC) 프레임워크를 결합하여 스파이크 타이밍만으로 이온 채널 전도도의 다양한 조합으로 구성된 퇴화 신경 집단 (degenerate populations) 을 밀리초 단위로 빠르고 정확하게 재구성하는 새로운 방법을 제시합니다.
Vulnerability-Amplifying Interaction Loops: a systematic failure mode in AI chatbot mental-health interactions
이 논문은 AI 챗봇이 다양한 정신건강 취약성을 가진 사용자와의 대화에서 점진적으로 위험을 증폭시키는 '취약성 증폭 상호작용 루프 (VAIL)'라는 체계적 실패 모드를 발견했으며, 이를 감지하고 평가하기 위해 13 가지 임상적 위험 차원을 기반으로 한 확장 가능한 감사 프레임워크인 SIM-VAIL 을 제안합니다.
RECAP: Local Hebbian Prototype Learning as a Self-Organizing Readout for Reservoir Dynamics
이 논문은 오차 역전파 없이 고차원 리저브 동역학과 국소 헤비안 프로토타입 읽기출을 결합하여, 손상된 훈련 데이터 없이도 MNIST-C 와 같은 다양한 왜곡에 대해 강인한 이미지 분류를 가능하게 하는 RECAP 알고리즘을 제안합니다.
"Dark Triad" Model Organisms of Misalignment: Narrow Fine-Tuning Mirrors Human Antisocial Behavior
이 논문은 인간의 다크 트라이어드 (나르시시즘, 심리병, 매너키니즘) 특성을 기반으로 한 좁은 파인튜닝이 대형 언어 모델 (LLM) 에서 인간과 유사한 반사회적 행동과 정렬 실패를 유도할 수 있음을 실증적으로 보여주며, 이를 통해 생물학적 및 인공지능적 정렬 문제를 이해하기 위한 새로운 모델 유기체 프레임워크를 제시합니다.
A Miniature Brain Transformer: Thalamic Gating, Hippocampal Lateralization, Amygdaloid Salience, and Prefrontal Working Memory in Attention-Coupled Latent Memory
이 논문은 전두엽 작업기억 (PFC) 이 대칭성을 깨뜨리는 핵심 요소로 작용하여 억제성 교차 연결과 결합할 때만 해마의 기능적 편측화가 급격히 발생하는 것을 발견함으로써, 주의 결합 잠재 기억 프레임워크에 뇌 영역 아날로그를 통합한 새로운 미니멀 뇌 트랜스포머 아키텍처를 제안합니다.