自组织网络中的功能和空间重构共同产生收敛-分散单元
摘要：通过自适应重连随机神经网络实现自组织性质，形成了类似大脑的拓扑结构，包括具有模块化小世界结构的富社交网络效应，仅仅通过优化网络拓扑而已。在神经系统中，通过重连来优化空间组织，通过最小化连线距离和最大化空间对齐连线布局来实现。我们展示了这种空间组织原则与自适应重连相互作用，有助于建立网络的连通性和模块结构。我们使用一个带有加权和定向连接的演化神经网络模型，其中神经信号流动基于共识和对流动力学，以表明布线成本最小化支持自适应重连，创建收敛-发散单元结构。收敛-发散单元由一个收敛输入中心枢纽连接到一个通过中间节点的子网络连接到发散输出中心枢纽的结构组成，中间节点可以作为单元的计算核心。在网络动态演化中，最小化连线距离的突出表现决定了核心计算与整个网络的关联程度，即其计算的上下文敏感性。这对应于收敛-发散单元在建立神经信息处理中上下文敏感性方面所扮演的核心角色。
作者：Jia Li, Ilias Rentzeperis, Cees van Leeuwen
论文ID：2103.16606
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-11-04