自主递归神经网络中的内在适应

大规模递归神经网络一方面对输入刺激作出响应，另一方面在缺乏感觉输入时自主活动。刺激与信息处理关键取决于持续神经活动的自主状态动力学性质。这种默认神经活动可能在时间和空间上具有动力学结构，表现出规则、同步、爆发或混沌活动模式。我们研究了非突触可塑性对递归神经网络默认动力学状态的影响。所考虑的非突触适应作用于内在神经参数，如阈值和增益，并由信息熵的优化驱动。我们观察到，在存在内在适应过程的情况下，出现了三种截然不同且全局吸引的动力学机制：规则同步机制、整体混沌机制和间歇性爆发机制。间歇性爆发机制的特征是规则流动间隔（对外部刺激相当不敏感）与混沌爆发（对输入信号响应敏感）交替出现。我们在自组织信息处理和临界脑动力学的背景下讨论了这些发现。