具有连续吸引子的神经网络的动力学
无序系统与神经网络
2015-02-03 v2 神经元与认知
摘要
我们研究了连续吸引子神经网络（CANNs）的动力学。由于其神经元相互作用的平移不变性，CANNs 可以维持一族连续的稳态。我们系统地探讨了其中性稳定性如何促进 CANN 的跟踪性能，这被认为在大脑功能中具有广泛应用。我们开发了一种微扰方法，利用网络稳态在状态空间中的主导运动。我们量化了跟踪过程中脉冲形状的畸变，并研究了它们对跟踪性能的影响。结果给出了可跟踪移动刺激的最大速度，以及追赶刺激突变所需的反应时间。
引用
@article{arxiv.0801.4461,
title = {Dynamics of Neural Networks with Continuous Attractors},
author = {C. C. Alan Fung and K. Y. Michael Wong and Si Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:0801.4461},
year = {2015}
}
备注
6 pages, 7 figures with 4 captions