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Dynamic causal modelling in probabilistic programming languages
Journal of The Royal Society Interface · 2025
Auteurs
Baldy N, Woodman M, Jirsa VK, Hashemi M
Les auteurs en lien sont membres de l'INS.
Équipes
Résumé
Implémentation de l'inférence bayésienne pour le Dynamic Causal Modelling dans des langages de programmation probabilistes, permettant d'estimer les états latents d'un système cérébral stimulé.
Implémentation de l’inférence bayésienne pour le Dynamic Causal Modelling dans des langages de programmation probabilistes, permettant d’estimer les états latents d’un système cérébral stimulé.