Динамика рекуррентной спайковой нейронной сети в задаче двухальтернативного выбора

Выявлен динамический механизм решения когнитивной задачи двухальтернативного выбора искусственной рекуррентной сетью спайковых нейронов. Описан подход к построению модели функциональной сети на основе методов машинного обучения. Установлено формирование модульной структуры связей в процессе обучения; найдены свойства сетевого отклика, лежащие в основе выполнения целевой задачи.

На английском языке

Dynamics of a recurrent spiking neural network in the two-alternative choice task

Pugavko M.M., Maslennikov O.V. and Nekorkin V.I.

We have revealed the dynamic mechanism of solving a cognitive task of two-alternative choice by an artificial recurrent network of spiking neurons. The approach to designing a functional network model is described based on machine learning methods. The formation of a modular coupling structure during training is established. The properties of the network response, which underlie the performing of a target task, are found.

DOI: https://doi.org/10.52452/00213462_2021_64_10_817

Пример ссылки для цитирования:

Пугавко М.М., Масленников О.В., Некоркин В.И. Динамика рекуррентной спайковой нейронной сети в задаче двухальтернативного выбора // Изв. вузов. Радиофизика. 2021. Т. 64, № 10. C. 817–832.