沃罗尼卡·沃伊塔克；斯蒂芬·库姆斯；丹尼尔·阿维塔比尔；埃斯特拉·比乔；沃尔夫拉姆·埃尔哈根 连续输入积分的动态神经场模型。 （英语） Zbl 1480.92021 生物、网络。 115，编号5，451-471（2021）. 摘要：神经系统将瞬时输入转化为持续活动变化的能力被认为是高级认知功能的基本要求。在常用于对工作记忆或决策任务建模的连续吸引子网络中，持续性活动会形成一个稳定的模式，即与集成时间或输入强度无关的“凸起”定型形状。在这里，我们研究了一个新的凹凸吸引子模型，其中凹凸宽度和振幅不仅反映了之前输入的定性和定量特征，而且还反映了更长时间尺度上证据的持续集成。该模型由两个Amari型耦合动态场方程形式化，该方程将墨西哥帽连接介导的循环相互作用与平衡激发和抑制的局部反馈机制相结合。我们分析了单凸点和多凸点解的存在性、稳定性和分支结构，并讨论了它们的输入依赖性与认知功能建模的相关性。然后，我们系统地比较了双场模型和经典Amari模型的模式形成过程。结果表明，平衡的局部反馈机制有助于多项目记忆的编码和维护。稳定阈下凸点的存在表明，与Amari模型不同，相邻凸点在横向竞争范围内的抑制效应可能不会导致信息完全丢失。此外，振幅较大的颠簸不太容易受到噪声诱导的漂移和距离相关的交互作用的影响，从而随着时间的推移产生更可靠的记忆表征。 引用于1文件 MSC公司： 92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 92年第35季度 与生物、化学和其他自然科学相关的PDE 关键词：动态神经场；守恒定律；局域态；稳定性；输入集成 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Wojtak}等人，《生物》。赛博。115，编号5，451--471（2021；Zbl 1480.92021） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 阿尔梅达，R。；Barbosa，J。；Compte，A.，《视觉空间工作记忆精确度的神经电路基础：计算和行为研究》，《神经生理学杂志》，114，3，1806-1818（2015）·doi:10.1152/jn.00362.2015 [2] Amari，S.，侧向抑制型神经场模式形成动力学，Biol Cybern，27，2，77-87（1977）·Zbl 0367.92005年 ·doi:10.1007/BF00337259 [3] 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