连续吸引子神经网络的数学模型 我们先从吸引子网络谈起。所谓吸引子指的是一个动力学系统在不接受外界输入情况下靠自身动力学就能维持的非静息的稳定状态(active stationary state),其被广泛认为是神经系统表达信息的方式(当然真正的神经系统并不需要严格意义上的稳定状态,吸引子网络只是为了研究方便而采用的理想化数学...
连续吸引子神经网络的数学模型 我们先从吸引子网络谈起。所谓吸引子指的是一个动力学系统在不接受外界输入情况下靠自身动力学就能维持的非静息的稳定状态(active stationary state),其被广泛认为是神经系统表达信息的方式(当然真正的神经系统并不需要严格意义上的稳定状态,吸引子网络只是为了研究方便而采用的理想化数学...
对于人来说,这一切似乎要简单得多,但是对于人工智能,实现这种关联需要极其庞大的hibb学习机才能实现,所以,吸引子神经网络就是为了构建从未见过的数据关联而存在的,当一种数据特征出现时,以这个数据特征与其关联的类型则以一种引力的方式引导至已经存在的特征中。从而实现对未知事物的概括。
连续吸引子神经网络(CANN)及其应用是吴思老师在过去20年的重点研究方向。简单说,CANN是大脑编码、储存、运算、及交流信息的正则化的(即普适性的)神经网络计算模型;硬件实现CANN对类脑智能的未来发展具有重要意义。 目录 为什么要发展正则化的神经计算模型 连续吸引子神经网络的一些发展背景 连续吸引子神经网络的数学模型...
由突触相互连接的神经元构成的神经网络。 英文名称 attractor neural network 所属学科 物理学 在给定突触连接结构、突触动力学和神经动力学方程的条件下,神经网络就是一个高维的动力学系统,因而具有特定的吸引子结构。吸引子神经网络常见的吸引子包括点状吸引子、连续吸引子、周期吸引子和混沌吸引子。
吸引子网络,会是神经..上述,存在,递归连接,存在抑制神经元和刺激神经元的,能够产生吸引子的网络,一般叫做吸引子网络。这些网络能够有效地模拟,全脑动态活动(理论模型,非应用模型),记忆、注意、决策,以及海马体,边缘系统、各种
理论上构建的“吸引子网络”(attractor networks)可用于模拟大脑的记忆。基于该网络的一项研究再现了记忆存储并被最终遗忘的过程。计算模拟表明,随着年龄的增长,保留记忆的神经活动图案变得混乱,无法预测,最终成为随机噪声。虽然大脑中是否会真的如此尚不清楚,但学者建议通过监测记忆过程中的神经活动随时间的演变来研究这一...
连续吸引子神经网络(CAN)是正则化的神经信息表达、储存、和计算的模型。在本报告中,我将简要介绍CANN的概念和其背后的神经生物学背景,以及课题组在过去20年在CANN方面做的系统性工作,包括:可理论求解的CANN模型,CAN的动力学性质分析,CANN在神经信息处理中的作用,如群编码、运动预测跟踪、多模态信息整合等,以及CANN在...
本发明公开了一种基于连续吸引子神经网络的在线目标跟踪方法,包括如下步骤:S1,根据连续吸引子神经网络模型建立网络,根据网络状态调节神经元状态关键参数到供实际跟踪使用的参数域;S2,接收监控图像,对当前帧做差分操作得到差分图,根据指导位置和差分图得到输入矩阵;S3,将输入矩阵作为网络的输入,输入到建立的网络中;S4,使...