Немецкий нейробиолог
Вульфрам Герстнер (родился в 1963 году в Хайльбронне ) — немецкий и швейцарский вычислительный нейробиолог . Его исследования сосредоточены на нейронных импульсных паттернах в нейронных сетях и их связи с обучением, пространственным представлением и навигацией. [1] С 2006 года Герстнер является профессором компьютерных наук и наук о жизни в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL), где он также является директором Лаборатории вычислительной нейронауки. [2]
Карьера
Герстнер изучал физику в Тюбингенском университете и Мюнхенском университете имени Людвига-Максимилиана . В 1989 году он получил степень магистра, защитив диссертацию по экспериментальной квантовой оптике . Затем он присоединился к группе теоретической биофизики Уильяма Биалека в Калифорнийском университете в Беркли в качестве приглашенного исследователя. [3] Он получил докторскую степень по теоретической физике в Мюнхенском техническом университете в 1993 году под руководством Лео ван Хеммена. Он работал над докторской диссертацией в Университете Брандейса [4] и Мюнхенском техническом университете , [5] , где он работал в области теоретической нейронауки .
В 1996 году он был назначен на должность доцента, а в феврале 2001 года был повышен до должности доцента с правом постоянного проживания в EPFL . В августе 2006 года Герстнер был назначен штатным профессором в EPFL как в Школе компьютерных и коммуникационных наук, так и в Школе наук о жизни. [2] [6]
Исследовать
Исследования Герстнера сосредоточены на моделях спайковых нейронов , [7] [8] пластичности, зависящей от времени спайка (STDP), [9] нейронном кодировании в отдельных нейронах и популяциях нейронов. [10] Он также исследует модели гиппокампа и их применение в пространственном представлении для навигации автономных агентов, подобных крысам. [11]
Он также является одним из инициаторов создания Deep Artificial Composer (DAC), алгоритма глубокого обучения, который может генерировать мелодии, имитируя заданный стиль музыки. [12]
Книги
Герстнер является автором учебников по нейронауке, таких как Spiking Neuron Models: Single Neurons, populations, plasticity (Gerstner, W. и Kistler, WM, 2002, Cambridge University Press), которые ввели область spiking нейронных сетей , [8] и Neuronal dynamics: From single neurons to networks and models of cognition (Gerstner, W., Kistler, WM, Naud, R. и Paninski, L., 2014, Cambridge University Press) в области вычислительной нейронауки , которая также была опубликована в виде онлайн-версии, включая упражнения и видеолекции. [13]
Избранные публикации
- Герстнер, Вульфрам (2000). «Динамика популяции импульсных нейронов: быстрые переходные процессы, асинхронные состояния и блокировка» (PDF) . Neural Computation . 12 (1): 43–89. doi :10.1162/089976600300015899. PMID 10636933. S2CID 7832768.
- Clopath, Claudia; Büsing, Lars; Vasilaki, Eleni; Gerstner, Wulfram (2010). «Связность отражает кодирование: модель STDP на основе напряжения с гомеостазом» (PDF) . Nature Neuroscience . 13 (3): 344–352. doi :10.1038/nn.2479. hdl :10044/1/21440. PMID 20098420. S2CID 8046538.
- Герстнер, Вульфрам; Кемптер, Ричард; Ван Хеммен, Дж. Лео; Вагнер, Герман (1996). «Правило нейронного обучения для субмиллисекундного временного кодирования» (PDF) . Nature . 383 (6595): 76–78. Bibcode :1996Natur.383...76G. doi :10.1038/383076a0. PMID 8779718. S2CID 4319500.
- Бретт, Ромэн; Герстнер, Вульфрам (2005). «Адаптивная экспоненциальная модель интеграции и активации как эффективное описание нейронной активности» (PDF) . Журнал нейрофизиологии . 94 (5): 3637–3642. doi :10.1152/jn.00686.2005. PMID 16014787.
- Кемптер, Ричард; Герстнер, Вульфрам; Ван Хеммен, Дж. Лео (1999). «Хеббианские обучающие и импульсные нейроны» (PDF) . Physical Review E. 59 ( 4): 4498–4514. Bibcode : 1999PhRvE..59.4498K. doi : 10.1103/PhysRevE.59.4498.
Различия
Герстнер был членом редколлегии таких журналов, как Science , [14] The Journal of Neuroscience , Network: Computation in Neural Systems , Journal of Computational Neuroscience, [2] и Neural Computation.
Он является лауреатом премии Валентино Брайтенберга за вычислительную нейронауку 2018 года [15] , а в 2010 году он был награжден расширенным грантом ERC от Европейского исследовательского совета . [16] Герстнер является избранным членом Академии наук и литературы Майнца . [17]
Ссылки
- ^ "Sechs neue Mitglieder в Академии Wissenschaften und Literatur | Майнц" . idw-online.de . Проверено 5 ноября 2020 г.
- ^ abc "Wulfram Gerstner". people.epfl.ch . Получено 4 сентября 2020 г. .
- ^ ГЕРСТНЕР, Вульфрам (1991). «Ассоциативная память в сети «биологических» нейронов» (PDF) . Достижения в области нейронных систем обработки информации . 3 : 84–90. Архивировано из оригинала (PDF) 6 сентября 2020 г.
- ^ Герстнер, Вульфрам; Эбботт, Л. Ф. (1 января 1997 г.). «Изучение навигационных карт посредством потенциации и модуляции клеток места гиппокампа». Журнал вычислительной нейронауки . 4 (1): 79–94. doi :10.1023/A:1008820728122. ISSN 1573-6873. PMID 9046453. S2CID 6616177.
- ^ ГЕРСТНЕР, Вульфрам (1995). «Временная структура активности в моделях нейронных сетей». Physical Review E. 51 ( 1): 738–758. Bibcode : 1995PhRvE..51..738G. doi : 10.1103/PhysRevE.51.738. PMID 9962697.
- ^ "Wulfram Gerstner CV". lcnwww.epfl.ch . Получено 4 сентября 2020 г. .
- ^ Бретт, Ромен; Герстнер, Вульфрам (1 ноября 2005 г.). «Адаптивная экспоненциальная модель интеграции и активации как эффективное описание нейронной активности» (PDF) . Журнал нейрофизиологии . 94 (5): 3637–3642. doi :10.1152/jn.00686.2005. ISSN 0022-3077. PMID 16014787.
- ^ ab Gerstner, Wulfram. (2002). Модели спайковых нейронов: отдельные нейроны, популяции, пластичность . Kistler, Werner M., 1969–. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press. ISBN 0-511-07817-X. OCLC 57417395.
- ^
- Герстнер, Вульфрам; Кемптер, Ричард; ван Хеммен, Дж. Лео; Вагнер, Герман (5 сентября 1996 г.). «Правило нейронного обучения для субмиллисекундного временного кодирования». Nature . 383 (6595): 76–78. Bibcode :1996Natur.383...76G. doi :10.1038/383076a0. ISSN 1476-4687. PMID 8779718. S2CID 4319500.
- Zenke, Friedemann; Agnes, Everton J.; Gerstner, Wulfram (21 апреля 2015 г.). «Разнообразные механизмы синаптической пластичности, организованные для формирования и извлечения воспоминаний в импульсных нейронных сетях». Nature Communications . 6 (1): 6922. Bibcode :2015NatCo...6.6922Z. doi :10.1038/ncomms7922. ISSN 2041-1723. PMC 4411307 . PMID 25897632.
- Clopath, Claudia; Büsing, Lars; Vasilaki, Eleni; Gerstner, Wulfram (24 января 2010 г.). «Связность отражает кодирование: модель STDP на основе напряжения с гомеостазом» (PDF) . Nature Neuroscience . 13 (3): 344–352. doi :10.1038/nn.2479. hdl :10044/1/21440. ISSN 1097-6256. PMID 20098420. S2CID 8046538.
- ^
- Герстнер, Вульфрам (1 января 2000 г.). «Динамика популяции импульсных нейронов: быстрые переходные процессы, асинхронные состояния и блокировка». Neural Computation . 12 (1): 43–89. doi :10.1162/089976600300015899. ISSN 0899-7667. PMID 10636933. S2CID 7832768.
- Pozzorini, Christian; Naud, Richard; Mensi, Skander; Gerstner, Wulfram (июль 2013 г.). «Временное отбеливание с помощью степенной адаптации в неокортикальных нейронах». Nature Neuroscience . 16 (7): 942–948. doi :10.1038/nn.3431. ISSN 1546-1726. PMID 23749146. S2CID 1873019.
- Хименес Резенде, Данило; Герстнер, Вульфрам (4 апреля 2014 г.). «Стохастическое вариационное обучение в рекуррентных сетях спайков». Frontiers in Computational Neuroscience . 8 : 38. doi : 10.3389/fncom.2014.00038 . ISSN 1662-5188. PMC 3983494. PMID 24772078 .
- Vogels, TP; Sprekeler, H.; Zenke, F.; Clopath, C.; Gerstner, W. (10 ноября 2011 г.). «Ингибирующая пластичность уравновешивает возбуждение и торможение в сенсорных путях и сетях памяти» (PDF) . Science . 334 (6062): 1569–1573. Bibcode :2011Sci...334.1569V. doi :10.1126/science.1211095. hdl :10044/1/21441. ISSN 0036-8075. PMID 22075724. S2CID 45134325.
- Хеннекен, Гийом; Фогельс, Тим П.; Герстнер, Вульфрам (18 июня 2014 г.). «Оптимальное управление переходной динамикой в сбалансированных сетях поддерживает генерацию сложных движений». Neuron . 82 (6): 1394–1406. doi :10.1016/j.neuron.2014.04.045. ISSN 0896-6273. PMC 6364799 . PMID 24945778.
- ^ Шейнихович, Денис; Чаварриага, Рикардо; Стрёсслин, Томас; Арлео, Анджело; Герстнер, Вульфрам (1 июля 2009 г.). «Существует ли геометрический модуль для пространственной ориентации? Выводы из модели навигации грызунов» (PDF) . Psychological Review . 116 (3): 540–566. doi :10.1037/a0016170. ISSN 1939-1471. PMID 19618986.
- ^
- «От Моцарта до Ботцарта: когда машины пишут нашу музыку». phys.org . Получено 4 сентября 2020 г. .
- «Ein Algorithmus macht Musik – Wer Hat's komponiert? Maschine oder Mensch?». Schweizer Radio und Fernsehen (SRF) (на немецком языке). 25 июля 2017 года . Проверено 4 сентября 2020 г.
- «Алгоритм обучения компьютеру». Новая Цюрхер Цайтунг . 6 июля 2017 года . Проверено 4 сентября 2020 г.
- «Какие алгоритмы не работают в темпе». Ле Темпс (на французском языке). 25 августа 2017 г. ISSN 1423-3967 . Проверено 4 сентября 2020 г.
- ^
- Герстнер, Вульфрам. (24 июля 2014 г.). Нейронная динамика: от отдельных нейронов к сетям и моделям познания . Кистлер, Вернер М., 1969–, Науд, Ричард., Панински, Лиам. Кембридж, Соединенное Королевство. ISBN 978-1-107-06083-8. OCLC 861774542.
{{cite book}}
: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка ) - «Нейрональная динамика — учебник по нейронауке Вульфрама Герстнера, Вернера М. Кистлера, Ричарда Науда и Лиама Панински». neuronaldynamics.epfl.ch . Получено 5 ноября 2020 г. .
- ^ "Science Magazine Masterhead". 12 декабря 2008 г. Получено 4 сентября 2020 г.
- ^ «Вульфрам Герстнер получает премию Валентино Брайтенберга 2018 — вычислительная нейробиология Бернштейна Нетцверка» . www.bernstein-network.de . Проверено 4 сентября 2020 г.
- ^ "ERC Advanced Grant 2010" (PDF) . 20 января 2010 . Получено 10 сентября 2020 .
- ^ "Профессор доктор Вульфрам Герстнер: Академия Wissenschaften und der Literatur | Майнц" . www.adwmainz.de . Проверено 4 сентября 2020 г.
Внешние ссылки
- Публикации Вульфрэма Герстнера, проиндексированные Google Scholar
- Веб-сайт Лаборатории вычислительной нейронауки
- Электронная версия учебника «Нейронная динамика: от отдельных нейронов к сетям и моделям познания»