阈值线性网络的鲁棒模体
神经元与认知
2019-12-18 v3
摘要
对于任意一个抑制主导的阈值线性网络(threshold-linear network, TLN),我们都可以关联一个有向图,该图刻画了神经元之间强抑制与弱抑制的模式。鲁棒模体是指那些网络中不动点结构独立于连接矩阵 选择、因而其动力学受到极大约束的图。这使得它们成为构建规模更大且行为对连接强度变化具有鲁棒性的网络的理想模块。相比之下,柔性模体对应于具有多种动力学机制的网络。在这项工作中,我们给出了任意大小的柔性模体与鲁棒模体的纯图论刻画。我们发现,除极少数外,所有鲁棒模体都属于两类具有简单前馈架构的无限图族。
引用
@article{arxiv.1902.10270,
title = {Robust motifs of threshold-linear networks},
author = {Carina Curto and Christopher Langdon and Katherine Morrison},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.10270},
year = {2019}
}
备注
24 pages, 7 figures