|
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.
Поступила в редакцию: 26.02.2021
Образец цитирования:
О. В. Масленников, “Динамика искусственной рекуррентной нейронной сети в задаче моделирования когнитивной функции”, Известия вузов. ПНД, 29:5 (2021), 799–811
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ivp447 https://www.mathnet.ru/rus/ivp/v29/i5/p799
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 154 | PDF полного текста: | 67 |
|