神经网络中的弱复用:在嵌合态与孤子态之间切换
混沌动力学
2019-03-27 v1
摘要
我们研究了由振荡型 FitzHugh-Nagumo 神经元构成的两层复用网络中出现的时空模式,其中每层均由非局域耦合环表示。我们表明,弱复用(即层间耦合小于层内耦合)可对神经网络的动力学产生显著影响。我们基于弱复用开发了控制策略,并演示如何在不调节某一层参数的情况下,仅通过调整另一层即可在该层中实现所需状态。我们发现,对于耦合范围失配,弱复用会在孤立情况下不存在嵌合态的参数区间内诱导出具有不同平均速度剖面形状的嵌合态。此外,我们表明在层间引入耦合强度失配可抑制具有一个非相干域的嵌合态(单头嵌合态)并诱导出其他多种 regime,如锁相同步或双头嵌合态。有趣的是,较小的层内耦合强度失配可使整个网络实现孤子态。
引用
@article{arxiv.1809.07148,
title = {Weak multiplexing in neural networks: Switching between chimera and solitary states},
author = {Maria Mikhaylenko and Lukas Ramlow and Sarika Jalan and Anna Zakharova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07148},
year = {2019}
}