Probabilistische Inferenz im frühen visuellen Kortex (06)

• Fachliche Zuordnung: Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 276693517

In diesem Teilprojekt wird untersucht, ob generative Modelle eine normative Erklärung für die in psychophysischen und neurophysiologischen Experimenten beobachteten Top-down-Einflüsse auf neuronale Aktivität und Entscheidungen liefern können. In der kommenden Förderperiode, werden wir algorithmische Methoden entwickeln, die helfen werden diese Fragestellungen zu untersuchen: Während üblicherweise normatives Modelle `händisch’ erstellt werden, und dann post-hoc mit Verhaltens- und neuronalen Daten verglichen werden, werden wir Machine-Learning Methoden entwickeln (`inverse normative Modellierung (INM)’), die normative Mo-delle direkt aus Daten ableiten.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1233: Robustheit des Sehens - Prinzipien der Inferenz und neuronale Mechanismen
• Antragstellende Institution: Eberhard Karls Universität Tübingen
• Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter: Professor Dr. Jakob Macke; Dr. Hendrikje Nienborg, bis 12/2020; Professor Dr. Fabian Sinz; Professor Dr. Felix A. Wichmann, bis 12/2020