Buchumschlag

Simplified derivations for high-dimensional convex learning problems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Clark, David G., Sompolinsky, Haim
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Disordered Systems and Neural Networks Neural and Evolutionary Computing Neurons and Cognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Structure of activity in multiregion recurrent neural networks
von: Clark, David G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Theory of coupled neuronal-synaptic dynamics
von: Clark, David G., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Connectivity structure and dynamics of nonlinear recurrent neural networks
von: Clark, David G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying the impact of local connectivity patterns on dynamics in excitatory-inhibitory networks
von: Shao, Yuxiu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Response time of lateral predictive coding and benefits of modular structures
von: Cai, Guanghui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Langevin Machine: a local asymmetric learning rule can be creative
von: Yu, Zhendong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Dynamical Theory of Sequential Retrieval in Input-Driven Hopfield Networks
von: Betteti, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DeepNose: An Equivariant Convolutional Neural Network Predictive Of Human Olfactory Percepts
von: Shuvaev, Sergey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spiking mode-based neural networks
von: Lin, Zhanghan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Signal-to-Noise Ratio and Sample Size Govern Representational Alignment in Neural Networks
von: Umar, Ali Hussaini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Freezing chaos without synaptic plasticity
von: Huang, Weizhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analytically tractable model of synaptic crowding explains emergent small-world structure and network dynamics
von: Fukushima, Makoto
Veröffentlicht: (2026)

Differential learning kinetics govern the transition from memorization to generalization during in-context learning
von: Nguyen, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sketch of a novel approach to a neural model
von: Scheler, Gabriele
Veröffentlicht: (2022)

Transient dynamics of associative memory models
von: Clark, David G.
Veröffentlicht: (2025)

Linear equivalence of nonlinear recurrent neural networks
von: Clark, David G.
Veröffentlicht: (2026)

Hierarchy of chaotic dynamics in random modular networks
von: Kuśmierz, Łukasz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning in Wilson-Cowan model for metapopulation
von: Marino, Raffaele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonlinear classification of neural manifolds with contextual information
von: Mignacco, Francesca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural population geometry and optimal coding of tasks with shared latent structure
von: Wakhloo, Albert J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fermi-Bose Machine achieves both generalization and adversarial robustness
von: Xie, Mingshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterosynaptic Circuits Are Universal Gradient Machines
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamical stability for dense patterns in discrete attractor neural networks
von: Cohen, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparse learning enabled by constraints on connectivity and function
von: Baig, Mirza M. Junaid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Task learning through stimulation-induced plasticity in neural networks
von: Borra, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-organized learning emerges from coherent coupling of critical neurons
von: Liu, Chuanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistics of correlations in nonlinear recurrent neural networks
von: Mato, German, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Effect of Synaptic Heterogeneity on Neuronal Coordination
von: Layer, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mechanisms underlying the response of mouse cortical networks to optogenetic manipulation
von: Mahrach, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Statistical mechanics for networks of real neurons
von: Meshulam, Leenoy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A robust balancing mechanism for spiking neural networks
von: Politi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The FlEye camera: Sampling the joint distribution of natural scenes and motion
von: Edelson, Charles J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Metastability in networks of nonlinear stochastic integrate-and-fire neurons
von: Paliwal, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Astrocytic NMDA Receptors Modulate the Dynamics of Continuous Attractors
von: Liu, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Impact of dendritic non-linearities on the computational capabilities of neurons
von: Lauditi, Clarissa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatio-temporal activity patterns induced by triadic interactions in an in silico neural medium
von: Millán, Ana P., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Global and local synchrony of coupled neurons in small-world networks
von: Masuda, Naoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrated Information Decomposition Unveils Major Structural Traits of $In$ $Silico$ and $In$ $Vitro$ Neuronal Networks
von: Menesse, Gustavo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Coexistence of asynchronous and clustered dynamics in noisy inhibitory neural networks
von: Feld, Yannick, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Why Do Animals Need Shaping? A Theory of Task Composition and Curriculum Learning
von: Lee, Jin Hwa, et al.
Veröffentlicht: (2024)