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Empirical models of spiking in neural populations., , , , , und . NIPS, Seite 1350-1358. (2011)Intrinsic dimension of data representations in deep neural networks., , , und . NeurIPS, Seite 6109-6119. (2019)Variational methods for simulation-based inference., , und . ICLR, OpenReview.net, (2022)Trained recurrent neural networks develop phase-locked limit cycles in a working memory task., , und . PLoS Comput. Biol., (Februar 2024)Inferring stochastic low-rank recurrent neural networks from neural data., , , , und . CoRR, (2024)Latent Diffusion for Neural Spiking Data., , , , , und . CoRR, (2024)Modeling Population Spike Trains with Specified Time-Varying Spike Rates, Trial-to-Trial Variability, and Pairwise Signal and Noise Correlations., , und . Frontiers Comput. Neurosci., (2010)sbi: A toolkit for simulation-based inference., , , , , , , und . J. Open Source Softw., 5 (52): 2505 (2020)Extracting low-dimensional dynamics from multiple large-scale neural population recordings by learning to predict correlations., , und . NIPS, Seite 5702-5712. (2017)Truncated proposals for scalable and hassle-free simulation-based inference., , und . NeurIPS, (2022)