Stability conditions of Hopfield ring networks with discontinuous piecewise-affine activation functions
| Autor: | Radu Ranta, Amelie Aussei, Laure Buhry |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Analysis and modeling of neural systems by a system neuroscience approach (NEUROSYS), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics (LORIA - AIS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aussel, Amélie, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: |
0301 basic medicine
Ring (mathematics) Artificial neural network Quantitative Biology::Neurons and Cognition Computer science [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience Activation function [SCCO.NEUR] Cognitive science/Neuroscience [MATH.MATH-DS]Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS] [MATH.MATH-DS] Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS] Topology Stability (probability) 03 medical and health sciences Matrix (mathematics) 030104 developmental biology 0302 clinical medicine Symmetric matrix Affine transformation 030217 neurology & neurosurgery Attractor network |
| Zdroj: | 56th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2017 56th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2017, Dec 2017, Melbourne, Australia CDC |
| Popis: | International audience; Ring networks, a particular form of Hopfield neural networks, can be used in computational neurosciences in order to model the activity of place cells or head-direction cells. The behaviour of these models is highly dependent on their recurrent synaptic connectivity matrix and on individual neurons' activation function, which must be chosen appropriately to obtain physiologically meaningful conclusions. In this article, we propose some simpler ways to tune this synaptic connectivity matrix compared to existing literature so as to achieve stability in a ring attractor network with a piece-wise affine activation functions, and we link these results to the possible stable states the network can converge to. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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