神经网络与受控对称性：一个通用框架
摘要：大脑的非凡计算能力可能部分与其组成的每个较小神经网络能根据输入不同方式短暂地行为有关。从数学上讲，输入连续性有助于展示一个从较小模块递归构建的大型网络能够根据其输入表现出稳健特定属性。通过扩展早期关于同步性和对称性的研究，我们利用输入连续性来确保在这样一个网络中对输出信号的各种空间和时空对称性进行稳健控制。
作者：L''eonard G''erard and Jean-Jacques Slotine
论文ID：q-bio/0612049
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2008-03-29