Analyzing stability of equilibrium points in neural networks: a general approach.
Analyzing stability of equilibrium points in neural networks: a general approach.
复制标题
分析神经网络中平衡点的稳定性：一种通用方法。
DOI：
10.1016/s0893-6080(03)00136-9
复制
发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ding,Mingzhou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Truccolo,WilsonA;Rangarajan,Govindan;Chen,Yonghong;Ding,Mingzhou
耦合神经系统网络是计算神经科学中的一类重要模型。在一些应用中，要求这些网络中的平衡点在参数变化时保持稳定。在这里，我们提出了一种对耦合强度产生显式约束的一般方法，以确保平衡点的稳定性。用两个耦合的兴奋-抑制振荡器模型来说明该方法。
Networks of coupled neural systems represent an important class of models in computational neuroscience. In some applications it is required that equilibrium points in these networks remain stable under parameter variations. Here we present a general methodology to yield explicit constraints on the coupling strengths to ensure the stability of the equilibrium point. Two models of coupled excitatory–inhibitory oscillators are used to illustrate the approach.