Energiebasierte Autoregressive Generierung optimiert neuronale Populationsdynamik
Die Erforschung der Funktionsweise des Gehirns ist ein zentrales Ziel der Neurowissenschaften und hat weitreichende Konsequenzen für Therapieansätze und die Entwicklung neuronaler Geräte. Traditionelle computergestützte Modelle stehen dabei vor einem grundlegenden Dilemma: Sie müssen entweder sehr genau sein, was enorme Rechenressourcen erfordert, oder sie sind schnell, aber weniger realistisch. Mit dem neuen Ansatz Energy-based Autoregressive Generation (EAG) wird dieses Spannungsfeld neu definiert.
