Oscilaciones impredecibles para redes neuronales tipo Hopfield con argumentos retardados y avanzados
Autores: Akhmet, Marat; Aruaslan Çinçin, Duygu; Tleubergenova, Madina; Nugayeva, Zakhira
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Oscilaciones impredecibles para redes neuronales tipo Hopfield con argumentos retardados y avanzados
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Investigación
Oscilaciones impredecibles
Redes neuronales
Aplicaciones del caos
Estímulos variables en el tiempo
Simulaciones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Esta es la primera vez que el método para la investigación de soluciones impredecibles de ecuaciones diferenciales se ha extendido a las oscilaciones impredecibles de redes neuronales con un argumento constante por tramos generalizado, que está retrasado y adelantado. Se demuestra la existencia y estabilidad exponencial de la única oscilación impredecible. Según la teoría, la presencia de oscilaciones impredecibles es una fuerte evidencia del caos de Poincaré. En consecuencia, el artículo es una contribución a las aplicaciones del caos en la neurociencia. El modelo está inspirado en estímulos caóticos variables en el tiempo, que permiten estudiar la distribución de señales caóticas en redes neuronales. Las entradas impredecibles crean una onda de excitación de neuronas que transmiten señales caóticas. La técnica de análisis incluye las ideas utilizadas para ecuaciones diferenciales con un argumento constante por tramos. Los resultados se ilustran con ejemplos y simulaciones. Se llevan a cabo en MATLAB Simulink para demostrar la simplicidad de los enfoques diagramáticos.
Descripción
Esta es la primera vez que el método para la investigación de soluciones impredecibles de ecuaciones diferenciales se ha extendido a las oscilaciones impredecibles de redes neuronales con un argumento constante por tramos generalizado, que está retrasado y adelantado. Se demuestra la existencia y estabilidad exponencial de la única oscilación impredecible. Según la teoría, la presencia de oscilaciones impredecibles es una fuerte evidencia del caos de Poincaré. En consecuencia, el artículo es una contribución a las aplicaciones del caos en la neurociencia. El modelo está inspirado en estímulos caóticos variables en el tiempo, que permiten estudiar la distribución de señales caóticas en redes neuronales. Las entradas impredecibles crean una onda de excitación de neuronas que transmiten señales caóticas. La técnica de análisis incluye las ideas utilizadas para ecuaciones diferenciales con un argumento constante por tramos. Los resultados se ilustran con ejemplos y simulaciones. Se llevan a cabo en MATLAB Simulink para demostrar la simplicidad de los enfoques diagramáticos.