Отправить статью по E-mail 
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ РАЗМЕРА РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ТОЧНОСТЬ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРЕДСКАЗАНИЯ ДИНАМИКИ СТОХАСТИЧЕСКОГО НЕЙРОНА ФИТЦХЬЮ–НАГУМО
- Авторы: Кулагин Н.Д.1, Андреев А.В.1, Храмов А.Е.1
-
Учреждения:
- Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта»
- Выпуск: Том 89, № 3 (2025)
- Страницы: 498–502
- Раздел: Электронные, спиновые и квантовые процессы в молекулярных и кристаллических системах
- URL: https://medbiosci.ru/0367-6765/article/view/301666
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0367676525030284
- EDN: https://elibrary.ru/FUODPS
- ID: 301666
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
Изучено качество предсказания сетью на основе резервуарных вычислений динамики модельного нейрона ФитцХью-Нагумо, возбуждаемого белым шумом, в зависимости от размера резервуара. Показано, что точность предсказания сигнала нейрона сильно зависит от числа нейронов в резер вуаре. Наиболее точное предсказание как самой динамики, так и моделирования явления коге рентного резонанса, достигается при использовании 500 нейронов.
Об авторах
Н. Д. Кулагин
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта»
Email: kulagin.nikita03@gmail.com
Калининград, Россия
А. В. Андреев
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта»Калининград, Россия
А. Е. Храмов
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта»Калининград, Россия
Список литературы
- Hewamalage H., Bergmeir C., Bandara K. // Int. J. Forecast. 2021. V. 37. No. 1. P. 388.
- Salmela L., Tsipinakis N., Foi A. et al. // Nature Mach. Intell. 2021. V. 3. No. 4. P. 344.
- Vlachas P.R., Pathak J., Hunt B.R. et al. // Neural Networks. 2020. V. 126. P. 191.
- Sangiorgio M., Dercole F. // Chaos Soliton. Fract. 2020. V. 139. Art. No. 110045.
- Batmanova A., Kuc A., Maksimenko V. et al. // Mathematics. 2022. V. 10. No. 17. Art. No. 3153.
- Hodgkin A.L., Huxley A.F. // J. Physiol. 1952. V. 117. No. 4. P. 500.
- FitzHugh R. // Biophys J. 1961. V. 1. No. 6. P. 445.
- Hindmarsh J.L., Rose R.M. // Proc. Royal. Soc. Lond. B. 1984. V. 221. No. 1222. P. 87.
- Lee S., Neiman A., Kim S. // Phys. Rev. E. 1998. V. 57. No. 3. P. 3292.
- Pikovsky A.S., Kurths J. // Phys. Rev. Lett. 1997. V. 78. No. 5. P. 775.
- Wu S., Ren W., He K., Huang Z. // Phys. Lett. A. 2001. V. 279. No. 5-6. P. 347.
- Hramov A.E., Kulagin N., Andreev A.V., Pisarchik A.N. // Chaos Soliton. Fractal. 2024. V. 178. Art. No. 114354.
- Andreev A.V., Badarin A.A., Maximenko V.A., Hramov A.E. // Chaos. 2022. V. 32. No. 10. Art. No. 103126.
Дополнительные файлы
