具有时间波动白突触噪声的模拟神经网络的 Thouless-Anderson-Palmer 方程
无序系统与神经网络
2009-11-13 v1 统计力学
摘要
从大脑信息处理的神经生物学和生物物理理解角度出发，研究了突触噪声对联想记忆神经网络检索过程的影响。我们研究了具有时间波动突触噪声（假设为白噪声）的随机模拟神经网络的统计力学性质。此类网络通常无法使用复制子方法，因为它们没有能量概念。自洽信噪比分析 (SCSNA) 是推导一组序参量方程时替代复制子方法的一种方法，它不需要能量概念，因此可用于研究没有能量函数的网络。将 SCSNA 应用于随机网络需要知晓 Thouless-Anderson-Palmer (TAP) 方程，该方程定义了等价于原始随机网络的确定性网络。关于 TAP 方程的研究（特别是在没有能量概念的情况下）非常少，尽管它在有能量概念的情况下与 SCSNA 密切相关。本文旨在通过混合使用空穴方法和 SCSNA，推导具有突触噪声网络的 TAP 方程以及一组序参量方程。
引用
@article{arxiv.0706.2048,
title = {Thouless-Anderson-Palmer equation for analog neural network with temporally fluctuating white synaptic noise},
author = {Akihisa Ichiki and Masatoshi Shiino},
journal= {arXiv preprint arXiv:0706.2048},
year = {2009}
}
备注
13 pages, 3 figures