Детальная информация

Цель работы заключается в разработке базиса моделей, демонстрирующих сложное динамическое поведение и воспроизводящих сложные режимы нейронной активности, а также определении возможности управления таким поведением с выходом на определенный режим при решении задач обработки информации. Экспериментальное исследование подтвердило, что для достижения максимального качества обработки информации важна правильная настройка параметров резервуарной сети. В ходе работы выделены три наиболее эффективные функции активации: tanh – наиболее универсальная и производительная, fitzhugh_nagumo – менее производительная, но достаточно эффективная и биологичная и tentMap – самая чувствительная ко входным данным и способная привнести в сеть наиболее богатую динамику. Проведённые эксперименты, также, неоднократно доказали, что критическая нейронная динамика на границе порядка и хаоса, соответствующая значениям спектрального радиуса α ≈ 1.0, обеспечивает наилучший баланс между устойчивостью сети и её чувствительностью. Как показало исследование, достижение максимального качества обработки информации полностью зависит от правильности настройки параметров резервуарной сети. Нужно чётко понимать, какие режимы активности и особенности поведения сети требуются в каждой конкретной задаче, и на этом основывать выбор функции активации, спектрального радиуса матрицы связности в сети и последовательности подачи задач на вход сети.

The purpose of the thesis is to develop a basis for models that demonstrate complex dynamic behavior and reproduce complex modes of neural activity, as well as to determine the possibility of controlling such behavior with access to a specific mode when solving information processing problems. An experimental study has confirmed that in order to achieve the maximum quality of information processing, it is important to correctly configure the parameters of the reservoir network. In the course of the work, three most effective activation functions were identified: tanh – the most versatile and productive, fitzhugh_nagumo – less productive, but quite effective and biological, and tentMap – the most sensitive to input data and capable of bringing the richest dynamics to the network. The experiments have also repeatedly proved that the critical neural dynamics at the boundary of order and chaos, corresponding to the values of the spectral radius    α ≈ 1.0, provides the best balance between network stability and its sensitivity. As the study has shown, achieving the maximum quality of information processing depends entirely on the correct configuration of the reservoir network parameters. It is necessary to clearly understand which modes of activity and features of network behavior are required in each specific task, and base the choice of the activation function, the spectral radius of the connectivity matrix in the network, and the sequence of tasks submitted to the network input on this.