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...
整合和记忆功能:吸引子网络可以整合输入信息并维持长时间的活动状态,支持大脑的整合和记忆功能。例如,Hopfield网络通过输入模式的自我稳定形成吸引子状态,用于内容可寻址的记忆。 低维表示:吸引子动态通常局限在状态空间的低维子集内,即使原始状态空间维度很高。这种低维表示有助于降低计算复杂度,提高系统的鲁棒性。 二....
本研究首次揭示，无源忆阻器电路实则构成了一个循环神经网络，这一发现源于多个忆阻器件间的复杂相互作用。为了深入探究这一现象，研究团队精心构建了吸引子网络模型及相应的能量函数，并通过严谨的实验证明了其有效性。此外，他们还展示了联想记忆应用的实例，从而在理论和实验层面全面剖析了忆阻器吸引子网络相较于经典Ho...
这个网络在不同时候有不同的活跃的地方,而把这些活跃的地方连接起来就是一个子网络,很大一部分稳定的子网络,可以看做不同的吸引子,与不同的功能相对应。大脑是一个多吸引的系统,静息态下,大脑会由于“噪声”的驱动而重复出现若干个相同的稳定的子网络(活跃的脑区连接而成的功能连接网络)。这些子网络代表各种脑...
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...
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。
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。
% 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'); coeff = coeff(:, order); % 根据排序索引调整主成分系数的顺序 ...
并强调了为什么吸引子网络对大脑的计算很重要,及确定系统是否具有非平凡吸引子动态的标准,并举神经环路的例子进行说明。 什么是吸引子? 理解吸引子首先要理解并定义一个动力系统及其状态。 动力系统是一组变量,以及随着时间的推移而决定其值变化的所有规则。这些变量在任何给定时刻的值称为系统在该时刻的状态。状态是...