人类网络如何避免局部极小值
摘要：在许多类型的网络中，寻找避免局部最小值的全局最小值是具有挑战性的。我们研究了复杂人类网络的动态，并观察到人类避免局部最小值的方法与其他网络不同。人类可以改变彼此之间的耦合强度或改变他们的节奏。这导致了与其他网络不同的动态，并使人类网络更具健壮性和更好地适应扰动。由于网络的独特动态，我们观察到了高阶涡旋状态、振荡死亡和振幅死亡。这项研究可能对政治、经济、疫情控制、决策和预测人工智能网络的动态具有重要意义。
作者：Elad Schniderman, Yahav Avraham, Shir Shahal, Hamootal Duadi, Nir Davidson, Moti Fridman
论文ID：2308.06747
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2023-08-15