Die heutige Forschung entwickelt neurodynamische Rechenmodelle, die von der Struktur und den Eigenschaften des Nervensystems inspiriert sind, um die grundlegenden Prinzipien von kognitiven Gehirnfunktionen zu erfassen. Diese Arbeit entwickelt und analysiert systematisch zwei neurodynamische Modelle, die spezifische kognitive Phänomene als Auswirkungen von multi-arealer rekurrenter Verarbeitung untersuchen. Neben der Gewinnung einer zutreffenden Beschreibung der experimentellen Befunde an bewusst gehaltenen Säugetieren, helfen die beiden Modelle, eine Anzahl von möglichen grundlegenden Prinzipien zu gewinnen, wie Selective Filtering, Correlation Facilitation und Selective Tuning. Diese dynamischen Eigenschaften stellen fundamentale Bausteine für multi-areale neurodynamische Groß-Modelle von kognitiven Gehirnfunktionen dar.
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Die heutige Forschung entwickelt neurodynamische Rechenmodelle, die von der Struktur und den Eigenschaften des Nervensystems inspiriert sind, um die grundlegenden Prinzipien von kognitiven Gehirnfunktionen zu erfassen. Diese Arbeit entwickelt und analysiert systematisch zwei neurodynamische Modelle, die spezifische kognitive Phänomene als Auswirkungen von multi-arealer rekurrenter Verarbeitung untersuchen. Neben der Gewinnung einer zutreffenden Beschreibung der experimentellen Befunde an bewusst...
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