吸引子网络通过将世界中的状态映射到吸引子状态,提供了一组稳定的内部状态,可用于离散或模拟变量的可再现表示。实现这种映射的一种方法是通过前馈学习过程,将每个外部状态与内部吸引子状态相关联 (Fig. 2a)。 吸引子网络可以表现出两种记忆。第一个是权重的结构,它指定了所有吸引子的集合。如果这些权重是通过输入...
事实上,当在空间和非空间领域导航时,大脑似乎(重复)使用网格细胞和位置细胞;最近的研究表明,所代表的变量的维度可能大于单个吸引子网络。 另一项工作假设,由模块化的子网络组成的网络,每个都是吸引子网络,使给定数量的神经元能够通过状态的组合代表指数级更多的表征或记忆状态,而完全连接的,类似Hopfield的网络。虽然由...
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模型)[12]。要构成一个的吸引...
一些混沌吸引子随着记忆老化而逐渐消失。部分老化的混沌吸引子可能会影响相邻的稳定吸引子(红色箭头),以致不同的回忆线索引发完全不同的记忆 此前的生物神经网络研究表明,网络的活动性比预期的稳定吸引子态更随机。此外,吸引子网络的研究显示可能出现“灾难性遗忘”:如果刻录的记忆状态太多,则无法检索。 看来记忆态并非...
吸引子网络是大脑记忆系统的一个很有影响力的理论。这一理论最近受到了在记忆任务中神经元记录的强烈时间变异性的观察的挑战。近日发表于Physical Review X的这项工作研究了一个稀疏连接的吸引子网络,其中记忆是根据 Hebbian 突触可塑性规则学习。 在总结了连续的、稀疏...
雷锋网 AI 科技评论按：近日来自 Microsoft AI and Research 的研究员在 arXiv 上贴出一篇论文《Cracking the cocktail party problem by multi-beam deep attractor network》，即利用多束深度吸引子网络解决鸡尾酒派对问题。所谓「鸡尾酒会问题」是指人的一种听力选择能力，在这种情况下，注意力集中在某一个人的...
已经有很多实验研究证明大脑中存在吸引子动力学,并且吸引子网络常被用于描述一些高级认知功能的潜在机制,这有赖于其在信息表征中的基本特性。 特征一:吸引子网络稳健的信息表征2 在离散吸引子网络中,记忆信息被存储为一个吸引子状态。在给定部分或有噪声线索的情况下,网络会动态演化到一个吸引子状态,并且相应的记忆会...
在神经系统中常见的是一维的线状吸引子和圆形吸引子以及二维的面吸引子。神经科学的实验研究发现头朝向系统、海马中的位置细胞、内嗅皮层中的网格细胞都构成连续吸引子网络。特别地,在果蝇的大脑中大约50个神经元形成了具有圆环型结构的连续吸引子网络,该连续吸引子网络负责果蝇对运动方向的导航。
Sigma = 1/(size(X,1)-1) * X' * X; % 对协方差矩阵进行奇异值分解,得到主成分系数和对应的特征值 [coeff, latent_mat] = svd(Sigma); latent = diag(latent_mat); % 提取特征值到向量中 % 对特征值进行排序,并得到排序索引 [~, order] = sort(latent, 'descend'); ...