BioOSS: 一种具有时空动力学的生物启发振荡状态系统
机器学习
2025-10-14 v1 人工智能
摘要
当今的深度学习架构主要基于感知机模型，无法捕捉生物神经元特有的振荡动力学。尽管振荡系统近期受到关注，因其更接近神经行为，但它们仍不足以建模自然神经回路中复杂的时空相互作用。在本文中，我们提出了一种生物启发振荡状态系统（BioOSS），旨在模拟对神经处理至关重要的类波传播动力学，特别是在前额叶皮层（PFC）中，那里涌现出复杂的活动模式。BioOSS由两个相互作用的神经元群体组成：p神经元，代表受皮层柱中锥体细胞启发的简化膜电位类单元；o神经元，控制传播速度并调节活动的侧向扩散。通过局部相互作用，这些神经元产生类波传播模式。该模型包含用于阻尼和传播速度的可训练参数，使其能够灵活适应任务特定的时空结构。我们在合成和真实世界任务上评估了BioOSS，结果表明其性能优于替代架构，且可解释性更强。
引用
@article{arxiv.2510.10790,
title = {BioOSS: A Bio-Inspired Oscillatory State System with Spatio-Temporal Dynamics},
author = {Zhongju Yuan and Geraint Wiggins and Dick Botteldooren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10790},
year = {2025}
}