論文の概要: Equivalence of Additive and Multiplicative Coupling in Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00112v2
• Date: Tue, 11 Apr 2023 12:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 17:42:39.023781
• Title: Equivalence of Additive and Multiplicative Coupling in Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークにおける加算結合と乗算結合の等価性
• Authors: Georg B\"orner, Fabio Schittler Neves, Marc Timme
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワークモデルは、生物学的ニューロンの回路の創発的集団力学を特徴付ける。 加法結合を持つスパイクニューラルネットワークモデルは乗法結合を持つモデルと等価であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural network models characterize the emergent collective dynamics of circuits of biological neurons and help engineer neuro-inspired solutions across fields. Most dynamical systems' models of spiking neural networks typically exhibit one of two major types of interactions: First, the response of a neuron's state variable to incoming pulse signals (spikes) may be additive and independent of its current state. Second, the response may depend on the current neuron's state and multiply a function of the state variable. Here we reveal that spiking neural network models with additive coupling are equivalent to models with multiplicative coupling for simultaneously modified intrinsic neuron time evolution. As a consequence, the same collective dynamics can be attained by state-dependent multiplicative and constant (state-independent) additive coupling. Such a mapping enables the transfer of theoretical insights between spiking neural network models with different types of interaction mechanisms as well as simpler and more effective engineering applications.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークモデルは、生体ニューロンの回路の創発的な集団ダイナミクスを特徴付け、分野をまたがって神経にインスパイアされたソリューションを構築するのに役立つ。 スパイクニューラルネットワークのほとんどの力学系のモデルでは、2つの主要な相互作用の1つが示される: まず、入力パルス信号(スパイクス)に対するニューロンの状態変数の応答は、現在の状態から独立している可能性がある。 第2に、応答は現在のニューロンの状態に依存し、状態変数の関数を乗算することができる。 ここでは,加法的結合を伴うスパイクニューラルネットワークモデルと乗法結合を持つモデルが等価であることを明らかにする。 その結果、同じ集団力学は状態依存の乗法と定数(状態非依存)加法的結合によって達成できる。 このようなマッピングは、異なるタイプの相互作用機構を持つスパイキングニューラルネットワークモデル間の理論的洞察の伝達を可能にすると同時に、よりシンプルで効率的なエンジニアリング応用を可能にする。

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