基于矩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的不變分布.pdf

1、過(guò)去的二十年中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，在神經(jīng)科學(xué)和工程應(yīng)用中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用．而在計(jì)算神經(jīng)科學(xué)中，一個(gè)最主要的問(wèn)題是關(guān)于神經(jīng)元的編碼問(wèn)題，即信息在大腦中是如何編碼和解碼的，而現(xiàn)在對(duì)編碼問(wèn)題的熱點(diǎn)又主要是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用HH模型和IF模型進(jìn)行的比率編碼．本文主要討論了在該類(lèi)型編碼的前提下，通過(guò)構(gòu)建適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，使整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得以穩(wěn)定． 近年來(lái)，大量的研究表明，神經(jīng)元發(fā)放的脈沖行為不僅僅受到輸入的一階矩影響，還受到其輸入流的更

2、高階矩的制約．例如；具有相同頻率的興奮型和抑制型隨機(jī)輸入流輸入到一神經(jīng)元，在這種隨機(jī)輸入流的作用下，膜電勢(shì)偶爾也會(huì)高于閥值從而產(chǎn)生脈沖(行為勢(shì))，這與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的假設(shè)矛盾，這說(shuō)明原來(lái)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型不能很好的解釋實(shí)際的大腦神經(jīng)系統(tǒng)．這是因?yàn)橐话愕纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型沒(méi)有很好的考慮“噪聲”所帶來(lái)的影響． 因此，在本文中，主要研究結(jié)果如下： (1)、對(duì)HH(Hodgkin-Huxley)模型和IF(Integrate-and-Fire)

3、模型做了理論與數(shù)值上的分析，并在兩個(gè)模型基礎(chǔ)上做了一些推廣； (2)、建立了一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型不僅考慮釋放頻率的一階矩、二階矩，還考慮了更高階的統(tǒng)計(jì)屬性．這將更好地處理”噪聲”。由于該模型考慮了頻率的各階矩，故我們把該模型稱(chēng)為矩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； (3)、在矩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，若以Poisson過(guò)程輸入進(jìn)去，則經(jīng)過(guò)第一層后，輸出流便不是Poisson過(guò)程．因此，在本文中，考慮了在更新過(guò)程輸入流的作用下，矩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性