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: Статьи
- URL: https://cardiosomatics.ru/0367-6765/article/view/686036
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0367676525030284
- EDN: https://elibrary.ru/FUODPS
- ID: 686036
Цитировать
Полный текст
 Открытый доступ
		                                Открытый доступ Доступ предоставлен
						Доступ предоставлен Доступ платный или только для подписчиков
		                                							Доступ платный или 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
 
				
			 
						 
						 
						 
					 
						 
									

 
  
  
  Отправить статью по E-mail
			Отправить статью по E-mail 

