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2006年12月;18(12):3009-51.
doi:10.11162/neco.2006.18.12.3009。

连续时间递归神经网络的参数空间结构

附属公司

连续时间递归神经网络的参数空间结构

Randall D啤酒 神经计算 2006年12月

摘要

对于任何一般的神经电路理论来说,一个基本的挑战是如何描述给定模型神经元上所有可能电路的空间结构。作为这一方向的第一步,本文开始系统研究连续时间递归神经网络(CTRNN)的全局参数空间结构,这是一类简单但动态通用的神经模型。首先,我们显式计算了CTRNN的局部分支流形。然后,我们在小电路的网络输入空间中可视化这些流形的结构。这些可视化显示了一组极值鞍节点分支流形,它们将CTRNN参数空间划分为具有不同有效维数的动力学区域。接下来,对于任意大小的电路,我们完全刻画了这些区域的渐近精确逼近的组合和几何。最后,我们展示了如何使用这些区域来计算CTRNN参数空间中遇到不同类型动力学的概率估计。

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