较少是不同的:为什么抑制的稀疏网络与完整的图形不同
Gustavo Menesse1, Osame Kinouchi2
1Departamento de Electromagnetismo y Física de la Materia, Facultad de Ciencias, University of Granada, 18071 Granada, Spain.
在稀疏的神经网络中,抑制不能控制吸收过渡. 这一发现允许网络利用计算和内存的关键性,同时调整学习的抑制.
科学领域:
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 复杂的系统复杂的系统.
- 网络动态 网络动态
背景情况:
- 抑制对于稳定神经元动力学和神经系统中的模式形成至关重要.
- 在完整的图形网络中,抑制通常被认为是吸收相位过渡的控制参数.
研究的目的:
- 调查抑制重量在低连接性稀疏网络的吸收阶段过渡中的作用.
- 为了确定抑制是否仍然是稀疏网络中的控制参数,而不是密集网络.
主要方法:
- 开发了神经元模型的平均场理论.
- 利用来自通用随机整合和发火神经元的分析和模拟结果.
- 在特定条件下的更简单的随机神经元模型中证明了有效性.
主要成果:
- 在低连接性稀疏网络中,抑制重量不是吸收过渡的控制参数.
- 在相变中抑制的作用取决于网络拓,甚至对于高维拓.
- 在不同的随机神经元模型中,结果是稳定的.
结论:
- 在稀疏网络中,吸收过渡与抑制重量的独立性是关键特征.
- 这种独立性使稀疏网络能够保持自调激发的近临界状态.
- 它还允许灵活调整用于计算,学习和记忆的抑制权重,利用关键性的好处.
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