Hopfield 网络中的异宿环
动力系统
2016-03-23 v1
摘要
学习或记忆形成与神经元之间突触连接的增强相关，这种增强反映了输入模式。根据该理论，保留的记忆序列与相关神经电路的动态模式相关联。在本文中，我们考虑一类被称为 Hopfield 网络的神经元网络模型，其学习规则包括将信息串转换为耦合模式。在此类模型中，我们研究了被称为鲁棒异宿环（robust heteroclinic cycles）的动态模式，并确立了它们的存在性与耦合结构之间的紧密联系。
引用
@article{arxiv.1411.3909,
title = {Heteroclinic cycles in Hopfield networks},
author = {Pascal Chossat and Martin Krupa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.3909},
year = {2016}
}