安德鲁·弗林；Tsachouridis，Vassilios A。；安德烈亚斯·阿曼 水库计算机的多功能性。 （英语） Zbl 1458.92006年 混乱 31，第1期，013125页，第14页（2021年）. 摘要：多功能性是生物神经网络的一个明显的现象学特征，被认为对某些物种的长期生存具有根本重要性。这些多功能神经网络能够在不改变任何网络连接的情况下执行多个任务。在这篇论文中，我们研究了如何利用被称为“储层计算”的现代机器学习范式在人工环境中实现这种神经特质。一种训练技术旨在使储层计算机能够执行多功能性质的任务。我们探讨了某些参数的变化对水库计算机表达多功能能力的关键影响。我们还揭示了几个“未经训练的吸引子”的存在性；位于水库计算机预测状态空间内的吸引子不是训练的一部分。我们对这些未经训练的吸引子进行了分歧分析，并讨论了我们的结果的含义。©2021美国物理研究所 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 92C20美元 神经生物学 92-08 生物学问题的计算方法 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 软件：自动-07P；AUTO（自动） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Flynn}等人，Chaos 31，No.1，013125，14 p.（2021；Zbl 1458.92006） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Getting，P.A.，支配神经网络操作的新兴原理，Annu。神经科学评论。，185-204年12月（1989年）·doi:10.1146/annurev.ne.12.030189.001153 [2] Dickinson，P.S.，行为神经网络之间的相互作用，Curr。操作。神经生物学。，5, 792-798 (1995) ·doi:10.1016/0959-4388（95）80108-1 [3] E.马德尔。；Calabrese，R.L.，节奏运动模式生成原理，生理学。修订版，76687-717（1996）·doi:10.1152/physrev.1996.76.3.687 [4] Briggman，K.L。；Kristan，W.B.，《产生不同行为的成像专用和多功能神经回路》，J.Neurosci。，26, 10925-10933 (2006) 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