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Prix et distinctions

Valentino Braitenberg Award for Computational Neuroscience 2018

Bernstein Network Computational Neuroscience

2018

Member of the Academy of Ccience and Literature, Mainz, Germany

Academy of Science and Literature, Mainz, Germany

2019

Publications représentatives

Novelty as a drive of human exploration in complex stochastic environments

A. Modirshanechi, W.-H. Lin, H.A. Xu, M. Herzog, and W. Gerstner
Published in Proc. Natl. Acad. Sci. (USA), 122:e2502193122 in 2025

High-performance deep spiking neural networks with 0.3 spikes per neuron

A. Stanojevic, S. Wozniak, G. Bellec, G. Cherubini, A. Pantazi, and W. Gerstner
Published in Nature Communications, 168: 74-88 in 2024

Local plasticity rules can learn deep representations using self-supervised contrastive predictions

B. Illing, J. Ventura, G. Bellec, and W. Gerstner
Published in 35th Conference on Neural Information Processing Systems in 2021

Diverse synaptic plasticity mechanisms orchestrated to form and retrieve memories in spiking neural networks

F. Zenke, E.J. Agnes, and W. Gerstner
Published in Nature Communications, 6:6922 in 2015

Inhibitory Plasticity Balances Excitation and Inhibition in Sensory Pathways and Memory Networks

T. Vogels, H. Sprekeler, F. Zenke, C. Clopath and W. Gerstner
Published in Science 334: 1569-1573 in 2011

Connectivity reflects coding: a model of voltage-based STDP with homeostasis

C. Clopath, L. Busing, E. Vasilaki and W. Gerstner
Published in Nature Neuroscience, 13: 344-352 in 2010

Doctorant·es actuel·les

Mona Spiridon Paltani, Fabrizio Smeraldi, Angelo Arleo, Perry Moerland, Alix Herrmann Scheurer, Felix Gers, Pierre-Edouard Sottas, Silvio Borer, Thomas Strösslin, Julien Mayor, Ricardo Andres Chavarriaga Lozano, Renaud Jolivet, Laurence Meylan, Jean-Pascal Théodor Pfister, Denis Sheynikhovich, Brice Bathellier, Laurent Badel, Gediminas Luksys, https://people.epfl.ch/262280?lang=fr, https://people.epfl.ch/280764?lang=fr, https://people.epfl.ch/283245?lang=fr, https://people.epfl.ch/287512?lang=fr, https://people.epfl.ch/307795?lang=fr, https://people.epfl.ch/308992?lang=fr, https://people.epfl.ch/328361?lang=fr, https://people.epfl.ch/334219?lang=fr, https://people.epfl.ch/335528?lang=fr, https://people.epfl.ch/376007?lang=fr

A dirigé les thèses EPFL de

Claudia Clopath, Nicolas Marcille, Richard Naud, Christian Tomm, Nicolas Frémaux, Guillaume Hennequin, Skander Mensi, Christian Antonio Pozzorini, Lorric Ziegler, Friedemann Zenke, Felipe Gerhard, Mohammadjavad Faraji, Carlos Stein Naves de Brito, Alex Seeholzer, Hesam Setareh, Marco Philipp Lehmann, Dane Sterling Corneil, Samuel Pavio Muscinelli, Olivia Gozel, Florian François Colombo, Vasiliki Liakoni, Chiara Gastaldi, Bernd Albert Illing, Valentin Schmutz, Martin Louis Lucien Rémy Barry, Ana Stanojevic, Alireza Modirshanechi

Marius Kleiner, Danilo Jimenez Rezende, Georgios Iatropoulos, Berfin Simsek, http://dx.doi.org/10.5075/epfl-thesis-10473

Cours

Computational neurosciences: neuronal dynamics

NX-465

Nous étudions les modèles mathématiques des neurones et des réseaux neuronaux dans le contexte de la biologie et établissons des liens avec les modèles de la cognition. L'accent est mis sur la dynamique du cerveau approchée par des équations différentielles déterministes ou stochastiques.

Learning in neural networks

CS-479

Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés par les réseaux de neurones biologiques, mais la version biologique ne peux pas utiliser l'algorithme backprop pour l'apprentissage. Ce cours montre le potentiel et les limites des algorithmes d'apprentissage qui sont plausible d'un point biologique.