先天神经吸引子模型及其在神经信息处理中的应用
神经元与认知
2015-08-06 v1
摘要
本工作中，我们揭示并探索了一类新的吸引子神经网络，其基于由模型分子标记提供的先天连接，即基于分子标记的吸引子神经网络（MMBANN）。我们探索了吸引子状态存在的条件、其参数间的临界关系以及可实现MMBANN的单神经元模型谱。此外，我们描述了使用MMBANN获得显著优势的功能模型（感知机和SOM）。特别是，基于MMBANN的感知机在错误概率值上获得数量级的特异性增益，MMBANN SOM获得了真实的神经生理学意义，可能的祖母细胞数量增加了1000倍。每组标记具有一个度量，用于在与包含这些标记的神经元之间建立连接。所得神经网络具有吸引子状态集，可作为计算中变量表示的有限网格。这些网格可展现维度d = 0, 1, 2,... 我们处理维度d = 0和d = 1的静态与动态吸引子神经网络。我们还论证，具有元素数N=104的神经网络活动吸引子可表示的维数不超过8。
引用
@article{arxiv.1508.01060,
title = {Models of Innate Neural Attractors and Their Applications for Neural Information Processing},
author = {Ksenia P. Solovyeva and Iakov M. Karandashev and Alex Zhavoronkov and Witali L. Dunin-Barkowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.01060},
year = {2015}
}