重尾神经网络中的扩展Anderson临界性
无序系统与神经网络
2022-09-23 v1
摘要
我们通过发展非厄米随机矩阵理论，研究了具有重尾连接性的网络中复杂动力学的涌现。我们揭示了在静息相与活跃相之间存在一个空间多重分形涨落的扩展临界区。该多重分形临界相结合了局域化与离域化的特征，并不同于经典网络的混沌边缘，其在相空间中扩展区域内出现了Anderson临界性的普适标志。我们表明，扩展临界区丰富的非线性响应特性可以解释多种神经动力学现象，例如时间尺度的多样性，从而为储层（reservoir）设定下的持续分类提供了计算优势。
引用
@article{arxiv.2202.05527,
title = {Extended Anderson Criticality in Heavy-Tailed Neural Networks},
author = {Asem Wardak and Pulin Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.05527},
year = {2022}
}