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关于混沌巡回性的预测编码账户

作为动态系统中的现象,允许在稳定行为之间自主切换,混沌盈入对神经毒物研究的感兴趣。 在这项研究中,我们通过示出如何在输入噪声存在下产生类似于混沌潮流的神经轨迹,在这种现象和预测性编码理论之间汲取了这种现象和预测性编码理论之间的连接。 我们提出了两个场景,使用我们的模型生成随机和过去独立的吸引子切换轨迹。

原文题目:A Predictive Coding Account for Chaotic Itinerancy

原文:As a phenomenon in dynamical systems allowing autonomous switching between stable behaviors, chaotic itinerancy has gained interest in neurorobotics research. In this study, we draw a connection between this phenomenon and the predictive coding theory by showing how a recurrent neural network implementing predictive coding can generate neural trajectories similar to chaotic itinerancy in the presence of input noise. We propose two scenarios generating random and past-independent attractor switching trajectories using our model.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2106.08937

原文作者:Louis Annabi, Alexandre Pitti, Mathias Quoy

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