具有长程相互作用的神经形态网络中同步与放大振荡的涌现
适应与自组织系统
2020-01-23 v1 无序系统与神经网络
摘要
神经形态网络可用粗粒化变量描述，若适当考虑随机性，会自发涌现持续的宏观行为。例如，最近发现由相连神经元团块构成的定向线性链可放大输入信号，并调节其特征频率。本文研究此类简单模型的推广，在参数空间中引入异质性与可变性以及长程相互作用，从而打破定向链信息传输的优先方向。一方面，扩大参数区域导致更复杂的状态空间，我们对其作了解析刻画；此外，我们明确地将非局域相互作用的强度分布与网络振荡的频率分布联系起来。另一方面，我们发现增加长程相互作用可引发新现象，如所有相互作用单元间相干且同步的振荡，其也可与信号放大共存。
引用
@article{arxiv.2001.07913,
title = {Emergence of synchronised and amplified oscillations in neuromorphic networks with long-range interactions},
author = {Ilenia Apicella and Daniel Maria Busiello and Silvia Scarpetta and Samir Suweis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.07913},
year = {2020}
}