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分块动力学:大脑中的异质现象
作者:数学建模与神经计算 发布日期:2020-3-10
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分块动力学:大脑中的异质现象

Chunking dynamics: heteroclinics in mind
Mikhail I. Rabinovich
BioCircuits Institute, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA
摘要:成像技术和非线性动力学的最新结果使得将功能性大脑网络的结构和动力学与不同的心理任务相关联,并使得为描述和预测认知活动建立理论模型成为可能。这些模型是基于对参与特定心理功能的核心组件(大脑模式)相互作用的非线性动力学描述。不同心理过程的动态图像取决于其时间特征。许多认知功能的动力学是短暂的。通常将它们视为一连串不断变化的亚稳态。稳定的异宿通道(SHC)由不稳定的分离物连接的一连串鞍形(可传递状态)组成,是一个用于表示稳定瞬态的数学图像。在本文中,我们集中于可以代表几种形式的瞬时认知活动的分层组块动力学。分块是一种动态现象,自然界将其划分为较短的信息项,从而执行长序列的信息处理。例如,分块可通过打破一长串信息来提高短期记忆的使用效率(就像在语言中可以看到小说在章节,段落,句子和最后的单词上的分离一样)。分块在人类和动物的感知,学习和认知的许多过程中都很重要。基于有关功能性大脑网络的层次结构的解剖信息,我们提出了一种认知网络体系结构,该体系结构分层地组织了由Winnerless competitionWLC动力学产生的亚稳态的块和超块切换序列。
翻译稿件:分块动力学:大脑中的异质现象

翻译原件:Chunking dynamics: heteroclinics in mind

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