彼得·贝姆·格拉本;托马斯·利布舍尔;库尔根·库思 利用泄漏积分器单元网络进行神经和认知建模。 （英语） Zbl 1400.92030 beim Graben，Peter（编辑）等人，《超级计算神经科学讲座》。复杂大脑网络中的动力学。论文基于2005年9月在德国波茨坦举行的第五届亥姆霍兹超级计算物理暑期学校“大脑动力学中的复杂网络”的演讲。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-540-73158-0/hbk）。《理解复杂系统》，195-223（2008）。 小结：在回顾了几项关于脑电图（EEG）中振荡的生理学发现及其通过动力学建模的可能解释之后，我们提出了由泄漏积分器单元组成的神经网络作为神经和认知建模的通用范式。与标准的递归神经网络相比，泄漏积分器单元由连续时间的常微分方程描述。我们提出了一种通过广义反向传播训练泄漏积分器网络时间行为的算法，并讨论了它们的生理相关性。最后，我们展示了如何使用泄漏的积分器单元来构建振荡器，这些振荡器可以作为大脑振荡和认知过程的模型。关于整个系列，请参见[Zbl 1157.92010号]. 引用于2文件 MSC公司： 92B20型 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 关键词：认知建模;突触重量;细胞神经网络;峰值速率;α阻塞 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.beim Graben}等人，in：超级计算神经科学讲座。复杂大脑网络中的动力学。论文基于2005年9月在德国波茨坦举行的第五届亥姆霍兹暑期学校关于超级计算物理“大脑动力学中的复杂网络”的演讲。柏林：斯普林格。195-223（2008年；Zbl 1400.92030） 全文： 内政部 参考文献： [1] O.Creutzfeld和J.Houchin。EEG波的神经基础。《脑电图和临床神经生理学手册》，第2卷，C部分，第2C-5-2C-55页。Elsevier，阿姆斯特丹，1974年。 [2] F.H.洛佩斯·达席尔瓦。脑电波的神经机制：从神经膜到网络\（脑电图和临床神经生理学），79:81-931991年·doi:10.1016/0013-4694（91）90044-5 [3] E.-J.Speckmann和C.E.Elger。介绍EEG和DC电位的神经生理学基础。编辑E.Niedermeyer和F.Lopez 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