ENS - Ecole Normale Supérieure
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Publications

Article dans une revue internationale  

Lussange, J., Belianin, A., Bourgeois-Gironde, S. & Gutkin, B. (2018). A bright future for financial agent-based models. arxiv, nc

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Schaffer, E., Ostojic, S. & Abbott, L. (2013). A complex-valued firing-rate model that approximates the dynamics of spiking networks. PLoS computational biology, 9(10), e1003301. doi:10.1371/journal.pcbi.1003301

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Dumont, G., Pérez-Cervera, A. & Gutkin, B. (2022). A framework for macroscopic phase-resetting curves for generalised spiking neural networks. Plos Computational Biology. doi:10.1371/journal.pcbi.1010363

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Mastrogiuseppe, F. & Ostojic, S. (2019). A geometrical description of global dynamics in trained feedback networks. Neural Computation, 31(6), 1139-1182. doi:10.1162/neco_a_01187

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Gutkin, B., Dehaene, S. & Changeux, J. (2006). A neurocomputational hypothesis for nicotine addiction. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 103(4), 1106-1111. doi:10.1073/pnas.0510220103

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Barbosa, J., Stein, H., Zorowitz, S. , Niv, Y. , Summerfield, C., Soto-Faraco, S. & Hyafil, A. (2022). A practical guide for studying human behavior in the lab. Comportement Res, 55, 58-76. doi:10.3758/s13428-022-01793-9

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Oster, A. & Gutkin, B. (2011). A reduced model of DA neuronal dynamics that displays quiescence, tonic firing and bursting. Journal of Physiology Paris, 105, 53-58. doi:10.1016/j.jphysparis.2011.07.012

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Keramati, M. & Gutkin, B. (2011). A Reinforcement Learning Theory for Homeostatic Regulation. NIPS, .

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Mcdonnell, M., Iannella, N., To, M., Tuckwell, H., Jost, J., Gutkin, B. & Ward, L. (2015). A review of methods for identifying stochastic resonance in simulations of single neuron models. Network: Computation in Neural Systems, 26(2), 35-71. doi:10.3109/0954898X.2014.990064

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Dumont, G., Payeur , A. & Longtin , A. (2017). A stochastic-field description of finite-size spiking neural networks. PLoS Comput Biol, 13(8), e1005691. doi:10.1371/journal.pcbi.1005691

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Pérez-Cervera, A. , Gutkin, B., J Thomas, P. & Lindner, B. (2023). A universal description of stochastic oscillators. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 120(29), e2303222120. doi:10.1073/pnas.2303222120

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Saez, A., Rigotti, M., Ostojic, S., Fusi, S. & Salzman, C. (2015). Abstract Context Representations in Primate Amygdala and Prefrontal Cortex. Neuron, 87(4), 869-81. doi:10.1016/j.neuron.2015.07.024

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Barbosa, J., Babushkin, V. , Temudo, A. , Sreenivasan, K. & Compte, A. (2021). Across-Area Synchronization Supports Feature Integration in a Biophysical Network Model of Working Memory. Front. Neural Circuits. doi:10.3389/fncir.2021.716965

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Jedlicka, P., Deller, T., Gutkin, B. & Backus, K. (2011). Activity-dependent intracellular chloride accumulation and diffusion controls GABA(A) receptor-mediated synaptic transmission. Hippocampus, 21(8), 885-98. doi:10.1002/hipo.20804

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Lazarevich, I. , Stasenko , S., Rozhnova , M., Pankratova , E., Dityatev, A. & et al., .. (2020). Activity-dependent switches between dynamic regimes of extracellular matrix expression. PLoS ONE, 15(1). doi:10.1371/journal.pone.0227917

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Buchin, A., Kerr, C., Huberfeld, G., Miles, R. & Gutkin, B. (2018). Adaptation and Inhibition Control Pathological Synchronization in a Model of Focal Epileptic Seizure. eNeuro, 5(5), 0019-18. doi:10.1523/ENEURO.0019-18.2018

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Ghambaryan, A., Gutkin, B., Klucharev, V. & Koechlin, E. (2021). Additively Combining Utilities and Beliefs: Research Gaps and Algorithmic Developments. Frontiers in Neuroscience, . doi:10.3389/fnins.2021.704728

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Fontolan, L., Krupa, M., Hyafil, A. & Gutkin, B. (2013). Analytical insights on theta-gamma coupled neural oscillators. Journal of Mathematical Neuroscience, 3(1), 1-20. doi:10.1186/2190-8567-3-16

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Novikov, N. & Gutkin, B. (2018). and Gamma Oscillations in Working Memory Functions. Psychology. Journal of Higher School of Economics, 15(1), 174-182

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V Kuchibhotla, K. , Hindmarsh Sten, T., C. Papadoyannis, E. , Elnozahy, S. , Fogelson, K. , Chillale, R. , Boubenec, Y., C. Holland, P. , Ostojic, S. & C. Froemke, R. (2020). Author Correction: Dissociating task acquisition from expression during learning reveals latent knowledge. Nat Commun, 11(3176). doi:10.1038/s41467-020-17023-9

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Chambon, V., Thero, H., Findling, C. & Koechlin, E. (2018). Believing in one's power: a counterfactual heuristic for goal-directed control. bioRxiv, 498675. doi:10.1101/498675

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Lanore, F. , Cayco Gajic, A., Gurnani, H. , Coyle, D. & Angus Silver, R. (2021). Cerebellar granule cell axons support high-dimensional representations. Nature Neuroscience, 24, 1142-1150. doi:10.1038/s41593-021-00873-x

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Rooy, M., Lazarevich, I. , Koukouli, F., Maskos, U. & Gutkin, B. (2021). Cholinergic modulation of hierarchical inhibitory control over cortical resting state dynamics: Local circuit modeling of schizophrenia-related hypofrontality. Current Research in Neurobiology, 2, 1000018. doi:10.1016/j.crneur.2021.100018

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Stiefel, K., Gutkin, B. & Sejnowski, T. (2008). Cholinergic neuromodulation changes phase response curve shape and type in cortical pyramidal neurons. PLoS ONE, 3(12). doi:10.1371/journal.pone.0003947

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Ostojic, S., Panja, D. & Nienhuis, B. (2004). Clustering in a one-dimensional inelastic lattice gas. Physical Review E, 69(4 Pt 1), 041301. doi:10.1103/PhysRevE.69.041301

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Tolu, S., Eddine, R., Marti, F., David, V., Graupner, M., Pons, S., Baudonnat, M., Husson, M., Besson, M., Reperant, C., Zemdegs, J., Pagès, C., Hay, Y., Lambolez, B., Caboche, J., Gutkin, B., Gardier, A., Changeux, J., Faure, P. & Maskos, U. (2013). Co-activation of VTA da and GABA neurons mediates nicotine reinforcement. Molecular Psychiatry, 18(3), 382-393. doi:10.1038/mp.2012.83

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Keramati, M., Durand, A., Girardeau, P., Gutkin, B. & Ahmed, S. (2017). Cocaine addiction as a homeostatic reinforcement learning disorder. Psychological review, 124(2), 130-153. doi:10.1037/rev0000046

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Bondanelli, G. & Ostojic, S. (2020). Coding with transient trajectories in recurrent neural networks. PLoS Computational Biology, 16 (2), e1007655. doi:10.1371/journal.pcbi.1007655

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Bobashev, G., Costenbader, E. & Gutkin, B. (2007). Comprehensive mathematical modeling in drug addiction sciences. Drug and Alcohol Dependence, 89(1), 102-106. doi:10.1016/j.drugalcdep.2006.12.029

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Findling, C. & Wyart, V. (2024). Computation noise promotes zero-shot adaptation to uncertainty during decision-making in artificial neural networks. Science Advances, 10(44). doi:10.1126/sciadv.adl3931