ENS - Ecole Normale Supérieure
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Publications

Article dans une revue internationale  

Jardri, R. & Denève, S. (2017). [Jumping-to-conclusions in schizophrenia is mediated by circular inference]. Medecine sciences : M/S, 33(11), 933-935. doi:10.1051/medsci/20173311006

Autres  

Lussange, J., Belianin, A., Bourgeois-Gironde, S. & Gutkin, B. (2017). A bright future for financial agent-based models. arXiv preprint arXiv:1801.08222

Article dans une revue internationale  

Stefanini, F. , A. Kheirbek, M. , Kushnir, L., C. Jimenez, J. , H. Jennings, J. , D. Stuber, G. , Hen, R. & Fusi, S. (2018). A distributed neural code in the dentate gyrus and in CA1. . doi:10.1101/292953

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Leptourgos, P., Bouttier, V., Jardri, R. & Denève, S. (2021). A functional theory of bistable perception based on dynamical circular inference. Plos Computational Biology. doi:10.1371/journal.pcbi.1008480

Article dans une revue internationale  

Le Bars, S., Devaux, A., Nevidal, T., Chambon, V. & Pacherie, E. (2020). Agents' pivotality and reward fairness modulate sense of agency in cooperative joint action. Cognition, 195, 104117. doi:10.1016/j.cognition.2019.104117

Article dans une revue internationale  

Balsdon, T., Schweitzer, R. , Watson, T. & Rolfs, M. (2018). All is not lost: Post-saccadic contributions to the perceptual omission of intra-saccadic streaks. Consciousness and Cognition , 64, 19-31. doi:10.1016/j.concog.2018.05.004

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Lefebvre, G., Lebreton, M., Meyniel, F., Bourgeois-Gironde, S. & Palminteri, S. (2017). Behavioural and neural characterization of optimistic reinforcement learning. Nature Human Behaviour , 1(4), 0067

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Leptourgos, P., Denève, S. & Jardri, R. (2017). Can circular inference relate the neuropathological and behavioral aspects of schizophrenia? Current opinion in neurobiology, 46, 154-161. doi:10.1016/j.conb.2017.08.012

Article dans une revue internationale  

Jardri, R., Leptourgos, P., Bouttier, V. & Denève, S. (2020). Circular Inference and Hallucinations. Biological Psychiatry, 87(9), S41-S42. doi:10.1016/j.biopsych.2020.02.131

Article dans une revue internationale  

Leptourgos, P., Notredame, C., Jardri, R., Denève, S. & Eck, M. (2020). Circular inference in bistable perception. Journal of Vision, 20(12), 521195. doi:10.1167/jov.20.4.12

Article dans une revue internationale  

Bouttier, V., Duttagupta, S. , Denève, S. & Jardri, R. (2021). Circular inference predicts nonuniform overactivation and dysconnectivity in brain-wide connectomes. Schizophrenia Research, S0920-9964(21), 00031-1. doi:10.1016/j.schres.2020.12.045.

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Koren, V. & Denève, S. (2017). Computational Account of Spontaneous Activity as a Signature of Predictive Coding. PLoS computational biology, 13(1), e1005355. doi:10.1371/journal.pcbi.1005355

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Balsdon, T., Wyart, V. & Mamassian, P. (2020). Confidence controls perceptual evidence accumulation. Nature Communications, 11(1), 1753. doi:10.1038/s41467-020-15561-w

Article dans une revue internationale  

Lefebvre, G., Nioche, A., Bourgeois-Gironde, S. & Palminteri, S. (2018). Contrasting temporal difference and opportunity cost reinforcement learning in an empirical money-emergence paradigm. PNAS, 115(49), E11446-E11454. doi:10.1073/pnas.1813197115

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Sidarus, N., Palminteri, S. & Chambon, V. (2019). Cost-benefit trade-offs in decision-making and learning. PLOS Computational Biology, 15(9), e1007326. doi:10.1371/journal.pcbi.1007326

Chapitre d'ouvrage  

Batty, M., Kovarski, K. & Meaux, E. (2018). De l’exploration à la perception des visages chez les personnes avec un trouble du spectre de l’autisme. Neuropsychologie et remédiations des troubles du spectre de l’autismeEditions deboeck Supérieur

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Zeldenrust, F., Gutkin, B. & Denève, S. (2021). Efficient and robust coding in heterogeneous recurrent networks. Plos Computational Biology, 17(4), e1008673. doi:10.1371/journal.pcbi.1008673

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Kovarski, K., Mennella, R., Wong, S., Dunkley, B., Taylor, M. & Batty, M. (2019). Enhanced Early Visual Responses During Implicit Emotional Faces Processing in Autism Spectrum Disorder. Journal of autism and developmental disorders, 49(3), 871-886. doi:10.1007/s10803-018-3787-3

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Zeldenrust, F., De Knecht, S., Wadman, W., Denève, S. & Gutkin, B. (2017). Estimating the Information Extracted by a Single Spiking Neuron from a Continuous Input Time Series. Frontiers in computational neuroscience, 11, 49. doi:10.3389/fncom.2017.00049

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Jardri, R., Duverne, S., Litvinova, A. & Denève, S. (2017). Experimental evidence for circular inference in schizophrenia. Nature communications, 8, 14218. doi:10.1038/ncomms14218

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Balsdon, T., Wyart, V. & Mamassian, P. (2019). Graded, multidimensional representations of sensory evidence allow for dissociable performance in second-choice and confidence judgments. Journal of Vision, 19(10), 289a-289a. doi:10.1167/19.10.289a

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Balsdon, T. & Clifford, C. (2018). How wide is the cone of direct gaze? Royal Society open science 6, 5(8), 180249

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Balsdon, T., Summersby, S., Kemp, R. & White, D. (2018). Improving face identification with specialist teams. Cognitive Research: Principles and Implications, 3(1), 25. doi:10.1186/s41235-018-0114-7

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Simeone, O. , Rajendran, B. , Gruning, A. , Eleftheriou, E. , Davies, M. , Denève, S. & Huang, G. (2019). Learning Algorithms and Signal Processing for Brain-Inspired Computing. IEEE Signal Processing Magazine, 36(6), 12-15. doi:10.1109/MSP.2019.2935557

Acte de conférence expertisé  

Alemi, A., Machens, C., Denève, S. & Slotine, J. (2018). Learning nonlinear dynamics in efficient, balanced spiking networks using local plasticity rules. In Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, New Orleans, Louisiana, USA, AAAI Press.

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Brendel, W. , Bourdoukan, R., Vertechi, P. , Machens, C. & Denève, S. (2020). Learning to represent signals spike by spike. PLOS Computational Biology, 16(3), e1007692. doi:10.1371/journal.pcbi.1007692

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Lussange, J., Lazarevich, I. , Bourgeois-Gironde, S., Palminteri, S. & Gutkin, B. (2020). Modelling Stock Markets by Multi-agent Reinforcement Learning. Computational Economics, ., 1-35. doi:10.1007/s10614-020-10038-w

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Kushnir, L. & Fusi, S. (2018). Neural Classifiers with Limited Connectivity and Recurrent Readouts. Journal of Neuroscience, 38 (46), 9900-9924. doi:10.1523/JNEUROSCI.3506-17.2018

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Chambon, V., Domenech, P., Jacquet, P., Barbalat, G., Bouton, S., Pacherie, E., Koechlin, E. & Farrer, C. (2017). Neural coding of prior expectations in hierarchical intention inference. Scientific reports, 7(1), 1278. doi:10.1038/s41598-017-01414-y