量子脑动力学的神经网络：格点上的4D CP$^1$+U(1)规范理论及其相结构
无序系统与神经网络
2016-10-19 v1 高能物理 - 格点
摘要
我们考虑一个置于3+1维格点上的二能级量子准自旋与规范玻色子系统。作为大脑功能的神经网络模型，这些自旋以量子力学方式描述神经元，而规范玻色子则描述突触连接的权重。这是Hopfield模型向具有动态突触权重的量子网络的推广。在微观层面，该系统成为Umezawa等人提出的量子脑动力学模型，其中自旋和规范场分别描述水分子和光子。我们计算了该系统在量子涨落和热涨落下的相图，发现存在三个相：禁闭相、库仑相和希格斯相。每个相根据其学习和回忆模式的能力进行分类。通过将该相图与经典网络的相图进行比较，我们讨论了量子涨落和热涨落（信号传播中的噪声）对大脑功能的影响。
引用
@article{arxiv.1610.05443,
title = {Neural Network for Quantum Brain Dynamics: 4D CP$^1$+U(1) Gauge Theory on Lattice and its Phase Structure},
author = {Shinya Sakane and Takashi Hiramatsu and Tetsuo Matsui},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.05443},
year = {2016}
}
备注
10 pages, 9 figures, ICONIP2016