径向朝向选择性的涌现：分层网络中细胞密度变化与偏心率的作用
神经元与认知
2020-12-04 v2
摘要
Linsker 先前的工作揭示了简单细胞如何在缺乏结构化环境输入的情况下，经由自组织学习过程涌现。他通过经验表明，仅由输入噪声驱动的空间对抗细胞的发展，是初始突触连接分布中结构的结果。迄今为止，尚未有人给出该多层网络的完整径向特征函数集。本文首次解析推导了三层网络的完整特征函数与特征值集合。最初考虑一个简化学习方程，其中稳态参数设为零。为将特征函数分析扩展至包含非零稳态参数的完整学习方程，采用了微扰分析。
引用
@article{arxiv.1805.03749,
title = {Emergence of radial orientation selectivity: Effect of cell density changes and eccentricity in a layered network},
author = {Catherine E. Davey and David B. Grayden and Anthony N. Burkitt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03749},
year = {2020}
}
备注
24 pages, 6 figures