<div dir="ltr"><div dir="ltr">Hi everyone, <div><br></div><div>This is just a reminder about the talk tomorrow. Hope to see you there. </div><div><br></div><div>Bryan</div><div> </div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Fri, Mar 1, 2019 at 4:01 PM Bryan Tripp <<a href="mailto:bptripp@gmail.com">bptripp@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Hi everyone, <div><br></div><div>Please join us for the next CTN seminar with Joel Zylberberg, who was previously at University of Colorado and recently moved to York University. The title and abstract follow. </div><div><br></div><div>Regards, </div><div>Bryan </div><div><br></div><div><br></div><div>(Learning) Visual Representations<br></div><div><br></div><div>Visual stimuli elicit action potentials in the retina, that propagate to the brain, where further action potentials are elicited. What is the language of this signalling? In other words, how do patterns of action potentials in each neural circuit correspond to stimuli in the outside world? The first part of this talk will highlight recent work from my laboratory that confronts this problem in the retina and visual cortex. Next, I will discuss on-going work that asks how those representations are learned. Specifically, I will highlight a joint theory-experiment research program that investigates whether and how the brain's visual neural circuits implement the same kinds of learning algorithms as are found in modern artificial intelligence systems.<br></div><div><br></div></div></div></div></div></div>
</blockquote></div></div>