A novel framework for expanding RNNs with biophysical detail to solve cognitive tasks
Deze studie introduceert een nieuw biophysisch gedetailleerd reservoir-computing-kader dat het trainen van recurrente neurale netwerken met realistische neurale eigenschappen mogelijk maakt, en toont aan dat NMDA-receptoren op dendrieten essentieel zijn voor het effectief oplossen van werkgeheugentaken.