Attractor Dynamics Driven by Interactivity in Boolean Recurrent Neural Networks

Détails

ID Serval
serval:BIB_78DE60C1EAE7
Type
Actes de conférence (partie): contribution originale à la littérature scientifique, publiée à l'occasion de conférences scientifiques, dans un ouvrage de compte-rendu (proceedings), ou dans l'édition spéciale d'un journal reconnu (conference proceedings).
Collection
Publications
Institution
Titre
Attractor Dynamics Driven by Interactivity in Boolean Recurrent Neural Networks
Titre de la conférence
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016
Auteur⸱e⸱s
Cabessa J., Villa A. E. P.
Editeur
Springer International Publishing
Adresse
Barcelona, Spain
ISBN
978-3-319-44777-3
978-3-319-44778-0
ISSN
0302-9743
1611-3349
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2016
Peer-reviewed
Oui
Volume
9886
Série
Lecture Notes in Computer Science
Pages
115-122
Langue
anglais
Résumé
We study the attractor dynamics of a Boolean model of the basal ganglia-thalamocortical network as a function of its interactive synaptic connections and global threshold. We show that the regulation of the interactive feedback and global threshold are significantly involved in the maintenance and robustness of the attractor basin. These results support the hypothesis that, beyond mere structural architecture, global plasticity and interactivity play a crucial role in the computational and dynamical capabilities of biological neural networks.
Web of science
Création de la notice
02/08/2017 14:59
Dernière modification de la notice
20/08/2019 15:35
Données d'usage