具有瞬态动力学的神经网络
无序系统与神经网络
2010-02-11 v1 天体物理学
其他凝聚态物理
适应与自组织系统
神经元与认知
摘要
我们研究了以一系列不同半稳定活动模式为特征的动力学系统，正如在皮层神经活动模式中所观察到的那样。我们提出并讨论了一种通用机制，允许在吸引子网络与特定的伴随瞬态网络之间进行绝热延拓，该瞬态网络是严格耗散的。具有瞬态的动力学系统在其工作点受到自调节时能保持功能；避免长时间的停滞或漂移进入快速涨落的状态。我们在连续时间神经网络模型中证明，用于在线学习的单一局部更新规则同时允许 获得信息存储 通过无监督赫布型学习， 获得工作点的自适应调节 以及 抑制突触失控增长。我们给出了仿真结果；讨论了时间反演对称性与联系对称性的自发破缺。
引用
@article{arxiv.0705.0078,
title = {Neural networks with transient state dynamics},
author = {Claudius Gros},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.0078},
year = {2010}
}