延迟增强教导下耦合振荡器学习的动力学
摘要：通过动态学习来分析耦合相位振荡器系统的解决方案。该模型受到鸣禽鸟类通过学习鸟鸣的过程的启发。振荡器作为基本节奏的生成器，并通过两种不同的路径驱动从属振荡器，这些从属振荡器负责不同的运动动作。驱动信号通过两个不同的途径到达每个从属振荡器。一个是“直接”途径，另一个是“强化”途径，信号通过该途径会有延迟。驱动振荡器和从属振荡器之间的耦合系数随时间演变，遵循一种类似于赫布规则的方式。我们讨论了从属振荡器能够学习锁定到驱动振荡器的条件。得到的相位差和连通性是强化延迟的函数。在某些具体延迟范围内，系统能够产生驱动系统和从属系统之间相位差的显着变化。我们讨论了造成这种效应的动态机制，以及该学习方案的可能应用。
作者：Marcos A. Trevisan, Sebastian Bouzat, Ines Samengo, Gabriel B. Mindlin
论文ID：q-bio/0505012
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2009-11-11