Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Известия вузов. ПНД:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика, 2021, том 29, выпуск 5, страницы 799–811
DOI: https://doi.org/10.18500/0869-6632-2021-29-5-799-811
(Mi ivp447)
 

Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

НЕЛИНЕЙНАЯ ДИНАМИКА И НЕЙРОНАУКА

Динамика искусственной рекуррентной нейронной сети в задаче моделирования когнитивной функции

О. В. Масленников

Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
Аннотация: Цель работы состоит в построении искусственной рекуррентной нейронной сети, активность которой моделирует когнитивную функцию, связанную со сравнением двух вибротактильных стимулов, предъявляемых с задержкой, и анализе динамических механизмов, лежащих в основе её работы. Методы. Машинное обучение, анализ пространственно-временной динамики и фазового пространства. Результаты. Активность обученной рекуррентной нейронной сети моделирует когнитивную функцию сравнения двух стимулов с задержкой. Модельные нейроны демонстрируют смешанную селективность в процессе выполнения задачи. В многомерной активности выделены компоненты, каждая из которых зависит от одного параметра задачи. Заключение. Настройка искусственной нейронной сети выполнять функцию, аналогичную экспериментально наблюдаемому процессу, сопровождается появлением динамических свойств модельных нейронов, аналогичных найденным в эксперименте.
Ключевые слова: рекуррентная нейронная сеть, машинное обучение, когнитивная нейронаука.
Финансовая поддержка Номер гранта
Программа развития регионального научно-образовательного математического центра «Математика технологий будущего» 075-02-2020-1483/1
Российский научный фонд 19-72-00112
Построение модели выполнено в рамках Программы развития регионального научно-образовательного математического центра «Математика технологий будущего», проект 075-02-2020-1483/1. Анализ динамики выполнен при поддержке РНФ (грант № 19-72-00112)
Поступила в редакцию: 26.02.2021
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 530.182
Образец цитирования: О. В. Масленников, “Динамика искусственной рекуррентной нейронной сети в задаче моделирования когнитивной функции”, Известия вузов. ПНД, 29:5 (2021), 799–811
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Mas21}
\by О.~В.~Масленников
\paper Динамика искусственной рекуррентной нейронной сети в задаче моделирования когнитивной функции
\jour Известия вузов. ПНД
\yr 2021
\vol 29
\issue 5
\pages 799--811
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ivp447}
\crossref{https://doi.org/10.18500/0869-6632-2021-29-5-799-811}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ivp447
  • https://www.mathnet.ru/rus/ivp/v29/i5/p799
  • Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:154
    PDF полного текста:67
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024