Attractor network
ஒரு கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க் என்பது ஒரு வகை தொடர்ச்சியான இயக்கவியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது காலப்போக்கில் ஒரு நிலையான வடிவத்தை நோக்கி உருவாகிறது. கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்கில் உள்ள முனைகள் நிலையான-புள்ளி (ஒரு நிலை), சுழற்சி (வழக்கமான தொடர்ச்சியான நிலைகளுடன்), குழப்பமான (உள்ளூரில் ஆனால் உலகளவில் நிலையற்றவை அல்ல) அல்லது சீரற்ற (சீரற்ற) ஒரு வடிவத்தை நோக்கி ஒன்றிணைகின்றன. ஈர்ப்பு நெட்வொர்க்குகள் பெரும்பாலும் கணக்கீட்டு நரம்பியல் அறிவியலில் துணை நினைவகம் மற்றும் மோட்டார் நடத்தை போன்ற நரம்பியல் செயல்முறைகளை மாதிரியாக்குவதற்கும், இயந்திர கற்றலின் உயிரியல் ரீதியாக ஈர்க்கப்பட்ட முறைகளிலும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்கில் n முனைகளின் தொகுப்பு உள்ளது, அவை n> d உள்ள ஒரு d-பரிமாண இடத்தில் திசையன்களாக குறிப்பிடப்படலாம். காலப்போக்கில், நெட்வொர்க் நிலை ஒரு டி-மேனிஃபோல்டில் முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட நிலைகளின் தொகுப்பில் ஒன்றை நோக்கிச் செல்கிறது; இவை கவர்ச்சிகரமானவை. கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்குகளில், ஒரு கவர்ச்சி (அல்லது ஈர்க்கும் தொகுப்பு) என்பது முனைகளின் அமைப்பு உருவாகும் A நிலைகளின் மூடிய துணைக்குழுவாகும். ஒரு நிலையான ஈர்ப்பு என்பது நெட்வொர்க்கின் உலகளாவிய இயக்கவியல் உறுதிப்படுத்தப்படும் ஒரு நிலை அல்லது நிலைகளின் தொகுப்பாகும். சுழற்சி ஈர்ப்புகள் நெட்வொர்க்கை ஒரு வரம்பு சுழற்சியில் நிலைகளின் தொகுப்பை நோக்கி உருவாக்குகின்றன, இது மீண்டும் மீண்டும் கடந்து செல்கிறது. குழப்பமான கவர்ச்சிகள் என்பது தொடர்ந்து கடந்து செல்லும் தொடர்ச்சியற்ற வரம்புக்குட்பட்ட கவர்ச்சிகள் ஆகும். நெட்வொர்க் ஸ்டேட் ஸ்பேஸ் என்பது சாத்தியமான அனைத்து முனை நிலைகளின் தொகுப்பாகும். கவர்ச்சிகரமான இடம் என்பது கவர்ச்சிகரமான முனைகளின் தொகுப்பாகும். ஈர்ப்பு நெட்வொர்க்குகள் உள்ளீட்டு முறையின் அடிப்படையில் துவக்கப்படுகின்றன. உள்ளீட்டு முறையின் பரிமாணம் நெட்வொர்க் முனைகளின் பரிமாணத்திலிருந்து வேறுபடலாம். நெட்வொர்க்கின் பாதை பரிணாமப் பாதையில் உள்ள நிலைகளின் தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது, ஏனெனில் நெட்வொர்க் கவர்ச்சிகரமான நிலையை நோக்கி ஒருங்கிணைக்கிறது. ஈர்ப்பு படுகை என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட கவர்ச்சியை நோக்கி நகரும் நிலைகளின் தொகுப்பாகும். பல்வேறு வகையான நெட்வொர்க் இயக்கவியலை மாதிரியாக்க பல்வேறு வகையான ஈர்ப்புகள் பயன்படுத்தப்படலாம். நிலையான-புள்ளி ஈர்ப்பு நெட்வொர்க்குகள் மிகவும் பொதுவானவை (ஹாப்ஃபீல்ட் நெட்வொர்க்குகளிலிருந்து உருவாகின்றன), மற்ற வகை நெட்வொர்க்குகளும் ஆராயப்படுகின்றன. நிலையான புள்ளி ஈர்ப்பான்கள் நிலையான புள்ளி ஈர்ப்பானது இயற்கையாகவே ஹாப்ஃபீல்ட் நெட்வொர்க்கிலிருந்து பின்பற்றப்படுகிறது. வழக்கமாக, இந்த மாதிரியில் உள்ள நிலையான புள்ளிகள் குறியிடப்பட்ட நினைவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த மாதிரிகள் துணை நினைவகம், வகைப்பாடு மற்றும் முறை நிறைவு ஆகியவற்றை விளக்க பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. ஹாப்ஃபீல்ட் வலைகள் ஒரு அடிப்படை ஆற்றல் செயல்பாட்டைக் கொண்டுள்ளன, இது நெட்வொர்க்கை ஒரு நிலையான நிலையை அறிகுறியற்ற முறையில் அணுக அனுமதிக்கிறது. ஒரு வகை புள்ளி ஈர்ப்பு நெட்வொர்க் ஒரு உள்ளீட்டுடன் துவக்கப்படுகிறது, அதன் பிறகு உள்ளீடு அகற்றப்பட்டு நெட்வொர்க் ஒரு நிலையான நிலையை நோக்கி நகர்கிறது. கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்கின் மற்றொரு வகை முன் வரையறுக்கப்பட்ட எடைகளைக் கொண்டுள்ளது, அவை பல்வேறு வகையான உள்ளீடுகளால் ஆராயப்படுகின்றன. உள்ளீட்டின் போதும் அதற்குப் பின்னரும் இந்த நிலையான நிலை வேறுபட்டால், அது துணை நினைவகத்தின் மாதிரியாக செயல்படுகிறது. இருப்பினும், உள்ளீட்டின் போதும் அதற்குப் பின்னரும் நிலைகள் வேறுபடவில்லை என்றால், நெட்வொர்க்கை முறை நிறைவு செய்ய பயன்படுத்தலாம். மற்ற நிலையான கவர்ச்சிகள் லைன் கவர்ச்சிகள் மற்றும் பிளேன் கவர்ச்சிகள் ஓக்குலோமோட்டர் கட்டுப்பாடு ஆய்வில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த கோடு ஈர்ப்பான்கள் அல்லது நரம்பியல் ஒருங்கிணைப்பாளர்கள், தூண்டுதல்களுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் கண் நிலையை விவரிக்கின்றன. கொறித்துண்ணியின் தலை திசையை மாதிரியாக்க வளைய ஈர்ப்பான்கள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. சுழற்சி ஈர்ப்புகள் மைய வடிவம் ஜெனரேட்டர்கள், மெல்லுதல், நடைபயிற்சி மற்றும் சுவாசம் போன்ற விலங்குகளில் ஊசலாடும் செயல்பாட்டை நிர்வகிக்கும் நியூரான்களை மாதிரியாக்குவதில் சுழற்சி ஈர்ப்புகள் கருவியாக உள்ளன. குழப்பமான கவர்ச்சிகள் குழப்பமான கவர்ச்சிகள் (விசித்திரமான கவர்ச்சிகள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன) வாசனை அங்கீகாரத்தில் வடிவங்களை பிரதிபலிப்பதாக கருதப்படுகின்றன. குழப்பமான கவர்ச்சிகள் வரம்பு சுழற்சிகளில் விரைவாக ஒன்றிணைவதன் நன்மையைக் கொண்டிருந்தாலும், இந்தக் கோட்பாட்டை ஆதரிப்பதற்கான சோதனை சான்றுகள் இன்னும் இல்லை. தொடர்ச்சியான ஈர்ப்புகள் தொடர்ச்சியான ஈர்ப்புகளின் அண்டை நிலையான நிலைகள் (நிலையான புள்ளிகள்) (தொடர்ச்சியான ஈர்ப்பு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) தலை திசை அல்லது விண்வெளியில் உண்மையான நிலை போன்ற தொடர்ச்சியான மாறியின் அண்டை மதிப்புகளுக்கான குறியீடு. வளைய ஈர்ப்புகள் நியூரான்களின் ஒரு குறிப்பிட்ட இடவியல் கொண்ட தொடர்ச்சியான ஈர்ப்புகளின் துணை வகை (1 பரிமாணத்திற்கான வளையம் மற்றும் 2 பரிமாண நெட்வொர்க்குகளுக்கான டோரஸ் அல்லது முறுக்கப்பட்ட டோரஸ்). கிரிட் செல்களின் கவனிக்கப்பட்ட செயல்பாடு நடுத்தர என்டோர்ஹினல் கார்டெக்ஸில் வளைய ஈர்ப்பான்கள் இருப்பதாகக் கருதி வெற்றிகரமாக விளக்கப்படுகிறது. சமீபத்தில், இதே போன்ற வளைய ஈர்ப்புகள் என்டோர்ஹினல் கார்டெக்ஸின் பக்கவாட்டு பகுதியில் உள்ளன என்றும் அவற்றின் பங்கு புதிய எபிசோடிக் நினைவுகளைப் பதிவு செய்ய விரிவடைகிறது என்றும் முன்மொழியப்பட்டுள்ளது. செயல்பாடுகள் ஈர்ப்பு நெட்வொர்க்குகள் முக்கியமாக நிலையான-புள்ளி ஈர்ப்புகளைப் பயன்படுத்தி நினைவக மாதிரிகளாக செயல்படுத்தப்பட்டுள்ளன. இருப்பினும், கவர்ச்சிகரமான நிலப்பரப்பு மற்றும் நெட்வொர்க் வயரிங் வடிவமைப்பதில் உள்ள சிரமங்கள் காரணமாக அவை கணக்கீட்டு நோக்கங்களுக்காக பெரும்பாலும் நடைமுறைக்கு மாறானவை, இதன் விளைவாக போலியான கவர்ச்சிகள் மற்றும் மோசமான கண்டிஷன் செய்யப்பட்ட ஈர்ப்பு வடிநிலங்கள் உள்ளன. மேலும், கே-அருகிலுள்ள அண்டை வகைப்படுத்திகள் போன்ற பிற முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது, கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்குகளில் பயிற்சி பொதுவாக கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்தது. இருப்பினும், லோகோமோட்டர் செயல்பாடு, நினைவகம், முடிவெடுப்பது போன்ற பல்வேறு உயிரியல் செயல்பாடுகளைப் பற்றிய பொதுவான புரிதலில் அவற்றின் பங்கு, உயிரியல் ரீதியாக யதார்த்தமான மாதிரிகளாக அவற்றை மிகவும் கவர்ச்சிகரமானதாக ஆக்குகிறது. ஹாப்ஃபீல்ட் நெட்வொர்க்குகள் ஹாப்ஃபீல்ட் ஈர்ப்பு நெட்வொர்க்குகள் துணை நினைவகத்துடன் கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்குகளை முன்கூட்டியே செயல்படுத்துவதாகும். இந்த தொடர்ச்சியான நெட்வொர்க்குகள் உள்ளீட்டால் துவக்கப்படுகின்றன, மேலும் ஒரு நிலையான-புள்ளி கவர்ச்சியை நோக்கி முனைகின்றன. தனித்துவமான நேரத்தில் புதுப்பிப்பு செயல்பாடு, நெட்வொர்க்கில் உள்ள முனைகளின் திசையன் மற்றும் அவற்றின் இணைப்பை விவரிக்கும் ஒரு சமச்சீர் மேட்ரிக்ஸ் ஆகும். தொடர்ச்சியான நேர புதுப்பிப்பு. இருதரப்பு நெட்வொர்க்குகள் ஹாப்ஃபீல்ட் நெட்வொர்க்குகளைப் போலவே உள்ளன, மேட்ரிக்ஸ் ஒரு பிளாக் மேட்ரிக்ஸ் என்ற சிறப்பு வழக்கில். உள்ளூர் ஈர்ப்பு நெட்வொர்க்குகள் ஜெமெல் மற்றும் மோஸர் (2001) நெட்வொர்க்கில் உள்ள ஒவ்வொரு இணைப்பிலும் பல கவர்ச்சிகளை குறியாக்கம் செய்வதன் மூலம் எழும் போலி கவர்ச்சிகளின் எண்ணிக்கையைக் குறைப்பதற்கான ஒரு முறையை முன்மொழிந்தனர். உள்ளூர் ஈர்ப்பு நெட்வொர்க்குகள் ஈர்ப்புகளைக் குறிக்கும் காஸியன்களின் கலவையில் எதிர்பார்ப்பு-அதிகபட்சமாக்கல் வழிமுறையை செயல்படுத்துவதன் மூலம் உள்ளூரில் அறிவை குறியாக்கம் செய்கின்றன, நெட்வொர்க்கில் இலவச ஆற்றலைக் குறைக்கவும், மிகவும் பொருத்தமான கவர்ச்சியை மட்டுமே ஒன்றிணைக்கவும். இது பின்வரும் புதுப்பிப்பு சமன்பாடுகளில் விளைகிறதுஃ ஈர்ப்புகளின் செயல்பாட்டை தீர்மானிக்கவும்ஃ வலையமைப்பின் அடுத்த நிலையை தீர்மானிக்கவும்ஃ வலையமைப்பின் மூலம் ஈர்க்கும் அகலத்தை தீர்மானிக்கவும்ஃ (படுகை வலிமையைக் குறிக்கிறது, படுகை மையத்தைக் குறிக்கிறது. வலையில் உள்ளீட்டைக் குறிக்கிறது, இது ஒரு இயல்பற்ற காஸியன் விநியோகமாகும், இது மையமாக உள்ளது மற்றும் நிலையான விலகல் சமம்). நெட்வொர்க் பின்னர் மீண்டும் கவனிக்கப்படுகிறது, மேலும் மேலே உள்ள படிகள் ஒருங்கிணைக்கும் வரை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன. இந்த மாதிரி உயிரியல் ரீதியாக பொருத்தமான இரண்டு கருத்துகளையும் பிரதிபலிக்கிறது. சமீபத்தில் பார்வையிடப்பட்ட கவர்ச்சியை நோக்கி விரைவான ஒருங்கிணைப்பை அனுமதிப்பதன் மூலம் மாதிரிகள் தூண்டுதலின் மாற்றம். மேலும், கவர்ச்சிகளின் சுருக்கமான செயல்பாடு ஒரு கும்பல் விளைவை அனுமதிக்கிறது, இது அருகிலுள்ள இரண்டு கவர்ச்சிகளை மற்றவரின் வடிநிலத்தை பரஸ்பரம் வலுப்படுத்துகிறது. மறு ஒருங்கிணைப்பு கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்குகள் சீகல்மேன் (2008) உள்ளூர் கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க் மாதிரியை கவர்ச்சிகரமான ட்யூனிங்கை சேர்க்க பொதுமைப்படுத்தினார். இந்த வழிமுறை மேலே உள்ள ஈ. எம் முறையைப் பயன்படுத்துகிறது, பின்வரும் மாற்றங்களுடன்ஃ (1) ஈர்ப்பாளரின் செயல்பாடு மிகவும் விநியோகிக்கப்படும்போது வழிமுறையை முன்கூட்டியே நிறுத்துதல், அல்லது அதிக என்ட்ரோபி கூடுதல் நினைவுகளின் தேவையைக் குறிக்கும் போது, மற்றும் (2) ஈர்ப்பாளர்களைப் புதுப்பிக்கும் திறன்ஃ, மாற்றத்தின் படி அளவு அளவு எங்கே? இந்த மாதிரி விலங்குகளில் நினைவக மறுசீரமைப்பை பிரதிபலிக்கிறது, மேலும் நினைவக சோதனைகளில் காணப்படும் அதே இயக்கவியலைக் காட்டுகிறது. கர்னல் அடிப்படையிலான கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்குகள் போன்ற கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்குகளில் மேலும் முன்னேற்றங்கள், ஒரு கற்றல் வழிமுறையாக கவர்ச்சிகரமான நெட்வொர்க்குகளின் கணக்கீட்டு சாத்தியக்கூறுகளை மேம்படுத்தியுள்ளன, அதே நேரத்தில் சிக்கலான கலவை கட்டமைப்புகளில் வடிவத்தை நிறைவு செய்வதற்கான உயர் மட்ட நெகிழ்வுத்தன்மையை பராமரிக்கின்றன. குறிப்புகள் நெட்வொர்க்குகள்