Scientific Machine Learning of Chaotic Systems Learns Reduced-Order Equations for Neural Populations
混沌系统的科学机器学习发现神经群体的支配方程
机构 * Department of Biomedical Engineering and Laufer Center for Physical and Quantitative Biology, State University of New York at Stony Brook, NY, USA（生物医学工程系和物理与定量生物学拉夫中心，石溪大学纽约州立大学 Stony Brook 分校） ； Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, MA, USA（Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心，麻省总医院和哈佛医学院） ； Computer Science and Artificial Intelligence Lab, Massachusetts Institute of Technology, MA, USA（计算机科学与人工智能实验室，麻省理工学院） ； Picower Institute for Learning and Memory, Massachusetts Institute of Technology, MA, USA（记忆学习研究所，麻省理工学院） ； Psychological and Brain Sciences, Dartmouth College, NH, USA（心理学与脑科学系，达特茅斯学院） ； Santa Fe Institute, NM, USA（圣菲研究所）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG
AI总结 该研究提出PEM-UDE方法，通过科学机器学习从混沌系统中发现可解释的支配方程，成功恢复噪声污染数据中的动态，并在神经群体中推导出符合生物约束的新方程。
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