<html style="direction: ltr;">
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">
    <style type="text/css">body p { margin-bottom: 0cm; margin-top: 0pt; } </style>
  </head>
  <body style="direction: ltr;" bidimailui-charset-is-forced="true"
    bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    <div align="center">
      <blockquote class="pullquote"><img class="image-inline"
          src="cid:part1.08070001.03000000@fu-berlin.de"></blockquote>
      <b>4th Bernstein Sparks Workshop: Beyond Mean-Field Theory in the</b><b><br>
      </b><b>Neurosciences</b><br>
      <br>
      June 3-5, 2015<br>
      Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization<br>
      Göttingen, Germany<br>
    </div>
    <div align="center"><a
href="http://www.nncn.de/en/news/events/bernstein-sparks-workshop-mean-field-theory"
        class="">Bernstein Workshop website link</a><br>
    </div>
    <br>
    <p style="text-align: left; ">A theoretical understanding of neural
      activity in the brain requires powerful mathematical techniques
      capable of handling a nonlinear and noisy behavior. Throughout the
      past decades, many approaches originally developed for theoretical
      physics were adapted for problems in the neurosciences. Perhaps
      one of the most successful techniques to be refitted is the
      so-called mean-field theory for population dynamics pioneered by
      Wilson and Cowan in 1972.  The Wilson‐Cowan approach was
      instrumental to many key findings and predictions in computational
      neuroscience. Later on, the theory was extended with the inclusion
      of second-order statistics by van Vreeswijik and Sompolinski
      (1996) describing the observed irregular activity of excitatory
      and inhibitory neurons in cortex, so-called the balanced state.</p>
    <p><br>
    </p>
    <p style="text-align: left; ">Although adapted mean‐field approaches
      are successful in providing a good base for many experimental and
      theoretical observations, their limited “averaging” scope fails to
      capture many important features of populations dynamics. For
      instance, phenomena that include spike dependent learning rules or
      network dynamics driven by external stimulations remain elusive.
      Moreover, it is unclear what mathematical techniques are needed to
      address these shortcomings.<br>
      <br>
      This workshop will focus on the inherent difficulties of neural
      population dynamics problems and newly arising research topics.
      The meeting aims to serve as a forum for key researchers working
      with mean-field approaches and/or their emerging alternatives to
      exchange their tools and views.</p>
    <br>
    The workshop will be limited to about 40 people, the hope being to
    provide an ample possibility of interaction and discussions.<br>
    <br>
    <br>
    Confirmed speakers:<br>
        Yonatan Aljadeff (UCSD, USA)<br>
        Carson C. Chow (NIH, USA)<br>
        John Hertz (Niels Bohr Institute, Denmark)<br>
        Brigit Kriener (U of Texas, USA)<br>
        Benjamin Lindner (BCCN and HU Berlin, Germany)<br>
        Duane Nykamp (U of Minnesota, USA)<br>
        Kanaka Rajan (Princeton U, USA)<br>
        Alfonso Renart (Champalimaud, Portugal)<br>
        Yasser Roudi (Kavli Institute, Norway)<br>
        Wilhelm Stannat (BCCN und TU Berlin, Germany)<br>
        Merav Stern (Columbia U, USA)<br>
        Mark Timme (BCCN and MPI-DS Göttingen, Germany)<br>
        Jonathan Touboul (INRIA, France)<br>
        Carl van Vreeswijk (CNRS, France)<br>
        Fred Wolf (BCCN and MPI-DS Göttingen, Germany)<br>
    <br>
    <br>
    Please find further information under the following link:<br>
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="http://www.nncn.de/en/news/events/bernstein-sparks-workshop-mean-field-theory">www.nncn.de/en/news/events/bernstein-sparks-workshop-mean-field-theory</a><br>
    <br>
    <br>
    Bests regards,<br>
    Farzad Farkhooi (Institut  für  Mathematik,  Technische  Universität<br>
    Berlin  and BCCN Berlin, Germany)<br>
    Guillaume Lajoie (University of Washington Institute for<br>
    Neuroengineering, Seattle, US and  MPI-DS & BCCN Göttingen,
    Göttingen,<br>
    Germany)<br>
    <br>
  </body>
</html>