• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

超越霍普菲尔德模型的统计力学:神经网络理论中的可解问题。

Statistical mechanics beyond the Hopfield model: solvable problems in neural network theory.

作者信息

Coolen A C C, Del Prete V

机构信息

Department of Mathematics, King's College London, UK.

出版信息

Rev Neurosci. 2003;14(1-2):181-93. doi: 10.1515/revneuro.2003.14.1-2.181.

DOI:10.1515/revneuro.2003.14.1-2.181
PMID:12929925
Abstract

We present four 'case study' examples of solvable problems in the theory of recurrent neural networks, which are relevant to our understanding of information processing in the brain, but which are also interesting from a purely statistical mechanical point of view, even at the level of simple models (which helps in stimulating interdisciplinary work). The examples concern issues in network dynamics, network connectivity, spike timing and synaptic plasticity.

摘要

我们给出了循环神经网络理论中四个可解问题的“案例研究”示例,这些示例与我们对大脑信息处理的理解相关,但即使从纯统计力学的角度来看,在简单模型层面也很有趣(这有助于激发跨学科研究)。这些示例涉及网络动力学、网络连通性、尖峰时间和突触可塑性等问题。

相似文献

1
Statistical mechanics beyond the Hopfield model: solvable problems in neural network theory.超越霍普菲尔德模型的统计力学:神经网络理论中的可解问题。
Rev Neurosci. 2003;14(1-2):181-93. doi: 10.1515/revneuro.2003.14.1-2.181.
2
Enhancement of Spike-Timing-Dependent Plasticity in Spiking Neural Systems with Noise.噪声增强脉冲神经网络中基于脉冲时间的可塑性
Int J Neural Syst. 2016 Aug;26(5):1550040. doi: 10.1142/S0129065715500409. Epub 2015 Oct 9.
3
Cooperation of spike timing-dependent and heterosynaptic plasticities in neural networks: a Fokker-Planck approach.神经网络中尖峰时间依赖可塑性与异突触可塑性的协同作用:一种福克-普朗克方法。
Chaos. 2006 Jun;16(2):023105. doi: 10.1063/1.2189969.
4
[Dynamic paradigm in psychopathology: "chaos theory", from physics to psychiatry].[精神病理学中的动态范式:“混沌理论”,从物理学到精神病学]
Encephale. 2001 May-Jun;27(3):260-8.
5
Learning real-world stimuli in a neural network with spike-driven synaptic dynamics.在具有脉冲驱动突触动力学的神经网络中学习现实世界的刺激。
Neural Comput. 2007 Nov;19(11):2881-912. doi: 10.1162/neco.2007.19.11.2881.
6
Self-organizing dual coding based on spike-time-dependent plasticity.基于尖峰时间依赖可塑性的自组织双编码
Neural Comput. 2004 Mar;16(3):627-63. doi: 10.1162/089976604772744938.
7
Memristive neural network for on-line learning and tracking with brain-inspired spike timing dependent plasticity.基于神经启发的尖峰时间依赖可塑性的忆阻神经网络的在线学习和跟踪。
Sci Rep. 2017 Jul 13;7(1):5288. doi: 10.1038/s41598-017-05480-0.
8
Self-organization of a recurrent network under ongoing synaptic plasticity.持续突触可塑性下的递归网络的自组织。
Neural Netw. 2015 Feb;62:11-9. doi: 10.1016/j.neunet.2014.05.024. Epub 2014 Jun 5.
9
Memory dynamics in attractor networks with saliency weights.吸引子网络中的记忆动力学与显著权重。
Neural Comput. 2010 Jul;22(7):1899-926. doi: 10.1162/neco.2010.07-09-1050.
10
Emergence of network structure due to spike-timing-dependent plasticity in recurrent neuronal networks. I. Input selectivity--strengthening correlated input pathways.由于递归神经网络中尖峰时间依赖性可塑性导致的网络结构出现。I. 输入选择性——强化相关输入通路。
Biol Cybern. 2009 Aug;101(2):81-102. doi: 10.1007/s00422-009-0319-4. Epub 2009 Jun 18.

引用本文的文献

1
Bifurcations of a Fractional-Order Four-Neuron Recurrent Neural Network with Multiple Delays.分数阶四神经元时滞递归神经网络的分岔。
Comput Intell Neurosci. 2022 Sep 29;2022:1779582. doi: 10.1155/2022/1779582. eCollection 2022.
2
Alignment using genetic programming with causal trees for identification of protein functions.使用带有因果树的遗传编程进行比对以识别蛋白质功能。
Nonlinear Anal Theory Methods Appl. 2006 Sep 1;65(5):1070-1093. doi: 10.1016/j.na.2005.09.048. Epub 2005 Nov 28.
3
A statistical mechanical problem?一个统计力学问题?
Front Psychol. 2014 Sep 2;5:947. doi: 10.3389/fpsyg.2014.00947. eCollection 2014.