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A learning theory for reward-modulated spike-timing-dependent plasticity with application to biofeedback
PLoS computational biology, 2008-10, Vol.4 (10), p.e1000180-e1000180
2008
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Recurrent Spiking Networks Solve Planning Tasks
Scientific reports, 2016-02, Vol.6 (1), p.21142-21142, Article 21142
2016
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Probabilistic inference in general graphical models through sampling in stochastic networks of spiking neurons
PLoS computational biology, 2011-12, Vol.7 (12), p.e1002294-e1002294
2011
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PyNN: a common interface for neuronal network simulators
Frontiers in neuroinformatics, 2009-01, Vol.2, p.11-11
2009
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Simulation of networks of spiking neurons: a review of tools and strategies
Journal of computational neuroscience, 2007-12, Vol.23 (3), p.349-398
2007
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PCSIM: A Parallel Simulation Environment for Neural Circuits Fully Integrated with Python
Frontiers in neuroinformatics, 2009-05, Vol.3
2009
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Learning Probabilistic Inference through Spike-Timing-Dependent Plasticity
eNeuro, 2016-03, Vol.3 (2), p.ENEURO.0048-15.2016
2016
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Learning Probabilistic Inference through Spike-Timing-Dependent Plasticity123
eNeuro, 2016-06, Vol.3 (2)
2016
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NEVESIM: event-driven neural simulation framework with a Python interface
Frontiers in neuroinformatics, 2014-08, Vol.8, p.70-70
2014
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Probabilistic Inference in General Graphical Models through Sampling in Stochastic Networks of Spiking Neurons: e1002294
PLoS computational biology, 2011-12, Vol.7 (12)
2011
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Probabilistic inference in discrete spaces can be implemented into networks of LIF neurons
Frontiers in computational neuroscience, 2015-02, Vol.9, p.13-13
2015
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A Learning Theory for Reward-Modulated Spike-Timing-Dependent Plasticity with Application to Biofeedback: e1000180
PLoS computational biology, 2008-10, Vol.4 (10)
2008
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Frontiers in neuroinformatics, 2009-01, Vol.3, p.11-11
2009
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PyNN: A Common Interface for Neuronal Network Simulators
Frontiers in neuroinformatics, 2008, Vol.2, p.11
2008
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