A ghost mechanism: An analytical model of abrupt learning in recurrent networks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Dinc, Fatih, Cirakman, Ege, Kurtkaya, Bariscan, Yuksekgonul, Mert, Jiang, Yiqi, Schnitzer, Mark J., Tanaka, Hidenori |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Dynamical phases of short-term memory mechanisms in RNNs
di: Kurtkaya, Bariscan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kurtkaya, Bariscan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent computing by biological neural networks: A dynamical systems framework
di: Dinc, Fatih, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dinc, Fatih, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding and controlling the geometry of memory organization in RNNs
di: Haputhanthri, Udith, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Haputhanthri, Udith, et al.
Pubblicazione: (2025)
Brain-inspired, interpretable, resonant recurrent neural networks
di: Kramer, Mark A.
Pubblicazione: (2025)
di: Kramer, Mark A.
Pubblicazione: (2025)
Multiple mechanisms of rhythm switching in recurrent neural networks with adaptive time constants
di: Yamaguti, Yutaka, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yamaguti, Yutaka, et al.
Pubblicazione: (2026)
Inferring stochastic low-rank recurrent neural networks from neural data
di: Pals, Matthijs, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pals, Matthijs, et al.
Pubblicazione: (2024)
Association-sensory spatiotemporal hierarchy and functional gradient-regularised recurrent neural network with implications for schizophrenia
di: Abulikemu, Subati, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abulikemu, Subati, et al.
Pubblicazione: (2025)
Shaping manifolds in equivariant recurrent neural networks
di: Di Bernardo, Arianna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Di Bernardo, Arianna, et al.
Pubblicazione: (2025)
Aligned and oblique dynamics in recurrent neural networks
di: Schuessler, Friedrich, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Schuessler, Friedrich, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep learning and whole-brain networks for biomarker discovery: modeling the dynamics of brain fluctuations in resting-state and cognitive tasks
di: Roffet, Facundo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roffet, Facundo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active filtering: a predictive function of recurrent circuits of sensory cortex
di: Histed, Mark H.
Pubblicazione: (2025)
di: Histed, Mark H.
Pubblicazione: (2025)
On graphical domination for threshold-linear networks with recurrent excitation and global inhibition
di: Curto, Carina
Pubblicazione: (2025)
di: Curto, Carina
Pubblicazione: (2025)
Input-driven circuit reconfiguration in critical recurrent neural networks
di: Magnasco, Marcelo O.
Pubblicazione: (2024)
di: Magnasco, Marcelo O.
Pubblicazione: (2024)
On the dynamics of convolutional recurrent neural networks near their critical point
di: Chandra, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chandra, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Path to Intelligence: Measuring Similarity between Human Brain and Large Language Model Beyond Language Task
di: Ngo, Doai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ngo, Doai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Correlative Information Maximization: A Biologically Plausible Approach to Supervised Deep Neural Networks without Weight Symmetry
di: Bozkurt, Bariscan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bozkurt, Bariscan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Feedback promotes efficient-coding while attenuating bias in recurrent neural networks
di: Kular, Holly, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kular, Holly, et al.
Pubblicazione: (2025)
Emergent time-keeping mechanisms in a deep reinforcement learning agent performing an interval timing task
di: Pednekar, Amrapali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pednekar, Amrapali, et al.
Pubblicazione: (2025)
Information in a recurrent Retina-V1 network with realistic noise, feedback and nonlinearities
di: Rodríguez, Javier, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rodríguez, Javier, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning approaches to uncover the neural mechanisms of motivated behaviour: from ADHD to individual differences in effort and reward sensitivity
di: Trinh, Nam
Pubblicazione: (2026)
di: Trinh, Nam
Pubblicazione: (2026)
Shaping the distribution of neural responses with interneurons in a recurrent circuit model
di: Lipshutz, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lipshutz, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sufficient conditions for offline reactivation in recurrent neural networks
di: Krishna, Nanda H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Krishna, Nanda H., et al.
Pubblicazione: (2025)
Unsupervised learning of multiscale switching dynamical system models from multimodal neural data
di: Kim, DongKyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, DongKyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
HDGL: A hierarchical dynamic graph representation learning model for brain disorder classification
di: Jalali, Parnian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jalali, Parnian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Biological computation through recurrence
di: Vidal-Saez, Maria Sol, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vidal-Saez, Maria Sol, et al.
Pubblicazione: (2024)
Group-specific discriminant analysis reveals statistically validated sex differences in lateralization of brain functional network
di: Zhou, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Geometry of naturalistic object representations in recurrent neural network models of working memory
di: Lei, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unifying equivalences across unsupervised learning, network science, and imaging/network neuroscience
di: Rubinov, Mika
Pubblicazione: (2025)
di: Rubinov, Mika
Pubblicazione: (2025)
Covariance spectrum in nonlinear recurrent neural networks
di: Shen, Xuanyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Xuanyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Oscillatory dynamics in complex recurrent neural networks
di: Sengupta, Rakesh, et al.
Pubblicazione: (2015)
di: Sengupta, Rakesh, et al.
Pubblicazione: (2015)
An introduction to reinforcement learning for neuroscience
di: Jensen, Kristopher T.
Pubblicazione: (2023)
di: Jensen, Kristopher T.
Pubblicazione: (2023)
The Gaussian-Linear Hidden Markov model: a Python package
di: Vidaurre, Diego, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Vidaurre, Diego, et al.
Pubblicazione: (2023)
Prediction horizon shapes representations in predictive learning
di: Ratzon, Aviv, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ratzon, Aviv, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evolution of diverse (and advanced) cognitive abilities through adaptive fine-tuning of learning and chunking mechanisms
di: Lotem, Arnon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lotem, Arnon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Compositional meta-learning through probabilistic task inference
di: Bakermans, Jacob J. W., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bakermans, Jacob J. W., et al.
Pubblicazione: (2025)
Habit learning is associated with efficiently controlled network dynamics in naive macaque monkeys
di: Brynildsen, Julia K., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Brynildsen, Julia K., et al.
Pubblicazione: (2025)
A generic model of consciousness
di: Hadley, Mark J.
Pubblicazione: (2024)
di: Hadley, Mark J.
Pubblicazione: (2024)
Flexible task abstractions emerge in linear networks with fast and bounded units
di: Sandbrink, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sandbrink, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reward function compression facilitates goal-dependent reinforcement learning
di: Molinaro, Gaia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Molinaro, Gaia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-intention Inverse Q-learning for Interpretable Behavior Representation
di: Zhu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Dynamical phases of short-term memory mechanisms in RNNs
di: Kurtkaya, Bariscan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Latent computing by biological neural networks: A dynamical systems framework
di: Dinc, Fatih, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Understanding and controlling the geometry of memory organization in RNNs
di: Haputhanthri, Udith, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Brain-inspired, interpretable, resonant recurrent neural networks
di: Kramer, Mark A.
Pubblicazione: (2025) -
Multiple mechanisms of rhythm switching in recurrent neural networks with adaptive time constants
di: Yamaguti, Yutaka, et al.
Pubblicazione: (2026)