连续吸引器神经网络中的信息内容在存在中度不规则的背景连接性的情况下被保留
Tobias Kühn1,2, Rémi Monasson1
1Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale Supérieure, CNRS UMR8023 and PSL Research, Sorbonne Université, Université Paris Cité, F-75005 Paris, France.
连续吸引神经网络 (CANN) 可以存储大脑信息,尽管交互噪声. 当地连接的好处超过了混乱,允许通过简单的读取来提取信息.
科学领域:
- 计算神经科学是一种计算神经科学.
- 神经网络建模模型
背景情况:
- 连续吸引神经网络 (CANN) 是大脑信息存储的概念模型.
- 对CANN的一个关键挑战是他们对微调交互的要求.
研究的目的:
- 研究灭噪声对CANN.中的位置信息编码相互作用的影响.
- 为了确定CANN是否能够保持信息存储,尽管连接失调.
主要方法:
- 使用复制方法来计算费舍尔信息.
- 分析了一个具有位置依赖输入和反复连接的网络.
- 包括网络连接中的短距离 (空间) 和无序组件.
主要成果:
- 对于中度程度的障碍强度,位置信息丢失是最小的.
- 确定了一个制度,在信息存储方面,当地的连接优势超过了混乱的有害影响.
- 证明了这些信息的很大一部分可以使用简单的线性读数来提取.
结论:
- 连续吸引器神经网络对交互噪声表现出强度,保留位置信息.
- 在CANN中局部连接的好处超过了障碍的影响时,存在平衡.
- 简单的线性读取对于从这些网络中提取存储的信息是有效的.
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