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实体 Recurrent Divisive Normalization Network

Recurrent Divisive Normalization Network

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  1. TOOL · CL_181226 ·

    新型循环神经网络模型模仿大脑计算以实现工作记忆

    研究人员介绍了一种新型人工神经网络模型——循环分裂归一化网络（RDNN），该模型受生物学分裂归一化的启发。该模型旨在克服传统循环神经网络（RNN）和连续吸引子网络在鲁棒地维护和更新连续变量方面的局限性，而这正是工作记忆的关键方面。RDNN的生物物理约束使其能够学习高保真慢流形，防止状态空间分裂成离散点。此外，网络在随时间反向传播（BPTT）过程中的梯度动力学导致其有效秩的自压缩，将动力学限制在低维子空间内，从而避免优化问题。