非平衡图中的躁动转向
统计力学
2023-06-21 v2 适应与自组织系统
摘要
在传统的神经网络识别任务中，势景观或代价函数利用梯度动力学引导系统走向模式。大脑并非如此工作，因为其动力学远离平衡。我们提出一种替代方案及原理验证，用于仅在时间对称动力学被改变的非平衡模型中的模式恢复。作为一个数学模型，随机定向完全图上的随机游走者受到沿弧方向的有限驱动。图的某些顶点表示模式。第一种算法为这些模式构造吸引 basin。第二种算法更新转移速率中的时间对称因子，以使游走者从吸引 basin 中的顶点出发时能快速到达某一模式并在那里停留足够长时间。
引用
@article{arxiv.2212.06211,
title = {Frenetic steering in a nonequilibrium graph},
author = {Bram Lefebvre and Christian Maes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06211},
year = {2023}
}