Видеотека
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Видеотека
Архив
Популярное видео

Поиск
RSS
Новые поступления






Конференция международных математических центров мирового уровня
9 августа 2021 г. 16:30–16:50, Нелинейная динамика и управление, г. Сочи
 


Динамика спайковой нейронной сети в задаче двухальтернативного выбора

М. М. Пугавко, О. В. Масленников, В. И. Некоркин

Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики Российской академии наук, г. Нижний Новгород

Количество просмотров:
Эта страница:154

Аннотация: Мы представляем результаты исследования искусственной спайковой нейронной сети, которая способна после обучения выполнять целевую функцию, моделирующую процесс решения когнитивной задачи двухальтернативного выбора. Задача заключается в том, чтобы субъект (человек или животное в эксперименте или некоторая вычислительная система) на основе предложенного стимула сделал вывод о том, каким из двух возможных свойств он обладает. В классическом эксперименте обезьяна в течение конечного временного промежутка наблюдает на экране облако двигающихся точек, часть из которых перемещается случайным образом, а другая – в одном из двух выделенных направлений, после чего движением глаз сообщает свое решение о направлении преобладающего движения. В настоящей работе данная задача формализована в виде целевой функции – сравнения средних значений двух зашумленных входных сигналов и выбора большего из них. Реализована спайковая сеть нейронов накопление-сброс и проведено её контролируемое обучение методом e-prop выполнять целевую функцию. На основе методов нелинейной динамики выявлены динамические механизмы, лежащие в основе её работы.
Показан коллективный механизм решения целевой задачи на основе разделения траекторий в фазовом пространстве в зависимости от соотношения между средними значениями входных сигналов. Установлены закономерности влияния индивидуальной динамики спайковых нейронов на выходную активность, лежащую в основе решения целевой задачи. Показано, что в рекуррентной сети после обучения выделяются три группы, две из которых взаимодействуют между собой посредством взаимно подавляющих связей и играют ключевую роль в выполнении нейросетью целевой функции. Выявленные группы по-разному воздействуют на выходы системы и активизируются различным образом при изменении соотношения между средними значениями входных сигналов.
Работа выполнена в рамках Программы развития регионального научно-образовательного математического центра «Математика технологий будущего», проект №075-02-2020-1483/1.

Website: https://talantiuspeh.webex.com/talantiuspeh-ru/j.php?MTID=m4416b9a2ff798511c86262538079e86f
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024