传输神经网络：抑制性与兴奋性连接
社会与信息网络
2026-04-07 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
动力系统
摘要
本文将 Gao 和 Caines 在 [1]-[3] 中提出的传输神经网络模型扩展，以纳入抑制性连接和神经递质群体。扩展后的网络模型包含二元神经元状态、传输动力学以及抑制性与兴奋性连接。在技术假设下，我们建立了神经元放电概率的特征刻画，并证明这种考虑抑制作用的特征刻画可以等价地表示为一个每个神经元具有维度为 2 的连续状态的神经网络。此外，我们将神经递质群体纳入建模，并在所有突触连接上的神经递质数量趋于无穷时建立了极限网络模型。最后，为极限网络模型建立了稳定性和收缩性质的充分条件。
引用
@article{arxiv.2604.04246,
title = {Transmission Neural Networks: Inhibitory and Excitatory Connections},
author = {Shuang Gao and Peter E. Caines},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04246},
year = {2026}
}
备注
8 pages