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神经吸引子

神经网络动态收敛到的稳定状态或状态集合,代表系统相空间中的持久记忆或活动模式。

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相位图

神经动力学系统时间演变的几何表示,其中每个点对应网络在多维空间中的瞬时状态。

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神经混沌动力学

神经网络中确定性但非周期且对初始条件高度敏感的行为,允许对状态空间进行灵活探索。

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极限环

神经网络相空间中的稳定周期轨道,代表在脑电图模式中观察到的持久节律性振荡。

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吸引子流形

神经网络状态空间中包含相关吸引子族的连续几何子空间,允许认知状态之间的平滑过渡。

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转换机制

神经网络从一个吸引域转移到另一个吸引域的过程,通常由随机噪声或特定外部输入建模。

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Wilson-Cowan模型

描述兴奋性和抑制性神经元群体动力学的微分方程系统,揭示了多稳定状态和振荡。

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神经动力学

神经系统中活动状态时间演变的数学研究,分析网络如何通过其动力学处理信息。

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自组织临界系统

一种动态状态,神经网络在其中自发地维持秩序与无序之间的平衡,最大化其处理能力和对刺激的敏感性。

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动态信息论

分析框架,用于量化信息如何在复杂神经网络的状态轨迹中被创建、转换和存储。

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神经相变

当跨越某个临界参数(如噪声水平)时,神经网络集体行为的突然改变,改变了吸引子的结构。

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序参量

描述神经网络集体状态的宏观参数,如同步水平或主导吸引子的活动。

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