Robert Legenstein

Assoc.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.

19992022
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Forschungsoutput 1999 2018

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Beitrag in einem Konferenzband
2018

Long short-term memory and learning-to-learn in networks of spiking neurons

Bellec, G. E. F., Salaj, D., Subramoney, A., Legenstein, R. & Maass, W., 2018, Advances in Neural Information Processing Systems: NeurIPS.

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Long Term Memory and the Densest K-Subgraph Problem

Legenstein, R., Maass, W., Papapdimitriou, C. H. & Vempala, S. S., 2018, 9th Innovations in Theoretical Computer Science Conference (ITCS 2018). Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik GmbH, Band 94. S. 57:1–57:15 57. (LIPIcs-Leibniz International Proceedings in Informatics ).

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Data storage equipment
Graph theory
Plasticity
Experiments
2015

Synaptic sampling: A Bayesian approach to neural network plasticity and rewiring

Kappel, D., Habenschuss, S., Legenstein, R. & Maass, W., 2015, (Angenommen/In Druck) Proceedings of NIPS. .

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Plasticity
Sampling
Neural networks
Maximum likelihood
Brain
2011

Dendritic computation could support probabilistic inference in networks of spiking neurons

Legenstein, R., 2011, Abstracts Annual Meeting. ., S. 1-1

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Eliminating the teacher in reservoir computing

Hörzer, G. M., Legenstein, R. & Maass, W., 2011, Proceedings of the 2nd International Conference on Morphological Computation. ., S. 32-32

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2010

Combining predictions for accurate recommender systems

Legenstein, R., 2010, Proceedings of the 16th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ., S. 693-702

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Functional network reorganization in motor cortex can be explained by reward-modulated Hebbian learning

Legenstein, R., Chase, S., Schwartz, A. B. & Maass, W., 2010, Proc. of NIPS 2009, Advances in Neural Information Processing Systems. MIT Press, S. 1105-1113

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2009

On Computational Power and the Order-Chaos Phase Transition in Reservoir Computing

Schrauwen, B., Büsing, L. H. & Legenstein, R., 2009, (Angenommen/In Druck) Annual Conference on Neural Information Processing Systems. .

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2008

A model for learning effects in motor cortex that may facilitate the brain control of neuroprosthetic devices

Legenstein, R., Chase, S. M., Schwartz, A. B. & Maass, W., 2008, (Angenommen/In Druck) 2008 Neuroscience Meeting Planner, Online. .

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Improved neighborhood-based algorithms for large-scale recommender systems

Legenstein, R., 2008, (Angenommen/In Druck) KDD-Cup and Workshop. ACM, 2008. .

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Theoretical analysis of learning with reward-modulated spike-timing-dependent plasticity

Legenstein, R. A., Pecevski, D. & Maass, W., 2008, (Angenommen/In Druck) Proc. of NIPS 2007, Advances in Neural Information Processing Systems. ., Band 20.

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2007

Information Bottleneck Optimization and Independent Component Extraction with Spiking Neurons

Klampfl, S., Legenstein, R. A. & Maass, W., 2007, Advances in Neural Information Processing Systems. Cambridge, MA: MIT Press, S. 713-720

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Open Access
Datei
2006

A criterion for the convergence of learning with spike timing dependent plasticity

Legenstein, R. A. & Maass, W., 2006, Advances in Neural Information Processing Systems. MIT Press, S. 763-770

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2005

At the edge of chaos: Real-time computations and self-organized criticality in recurrent neural networks

Natschläger, T., Bertschinger, N. & Legenstein, R. A., 2005, Advances in Neural Information Processing Systems. Cambridge: MIT Press, S. 145-152

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Methods for estimating the computational power and generalization capability of neural microcircuits

Maass, W., Legenstein, R. A. & Bertschinger, N., 2005, Advances in Neural Information Processing Systems. MIT Press, S. 865-872

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