Unifying Dynamical Systems and Graph Theory to Mechanistically Understand Computation in Neural Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Sharma, Jatin, Goodman, Dan F. M, Akarca, Danyal |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Beyond Rate Coding: Surrogate Gradients Enable Spike Timing Learning in Spiking Neural Networks
von: Yu, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploiting heterogeneous delays for efficient computation in low-bit neural networks
von: Sun, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Algorithm-hardware co-design of neuromorphic networks with dual memory pathways
von: Sun, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Principle of Maximum Heterogeneity Optimises Productivity in Distributed Production Systems Across Biology, Economics, and Computing
von: Artis, Guillhem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Artis, Guillhem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Space as Time Through Neuron Position Learning
von: Mészáros, Balázs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mészáros, Balázs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Scale-Invariant Diagnostic Approach Towards Understanding Dynamics of Deep Neural Networks
von: Moharil, Ambarish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moharil, Ambarish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamics of specialization in neural modules under resource constraints
von: Béna, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Béna, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Web Neural Network with Complete DiGraphs
von: Li, Frank
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Frank
Veröffentlicht: (2024)
Mechanistic Neural Networks for Scientific Machine Learning
von: Pervez, Adeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pervez, Adeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spiking Neural Networks: The Future of Brain-Inspired Computing
von: Aribe Jr, Sales G.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aribe Jr, Sales G.
Veröffentlicht: (2025)
CogniSNN: Enabling Neuron-Expandability, Pathway-Reusability, and Dynamic-Configurability with Random Graph Architectures in Spiking Neural Networks
von: Huang, Yongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Yongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic Spiking Framework for Graph Neural Networks
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dynamics of Structured Complex-Valued Hopfield Neural Networks
von: Garimella, Rama Murthy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garimella, Rama Murthy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Topological Representations of Heterogeneous Learning Dynamics of Recurrent Spiking Neural Networks
von: Chakraborty, Biswadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Biswadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Weight Adaptation in Spiking Neural Networks Inspired by Biological Homeostasis
von: Zhou, Yunduo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Yunduo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploiting Heterogeneity in Timescales for Sparse Recurrent Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Edge Computing
von: Chakraborty, Biswadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Biswadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Brain-Like Processing Pathways Form in Models With Heterogeneous Experts
von: Cook, Jack, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cook, Jack, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimization of Low-Latency Spiking Neural Networks Utilizing Historical Dynamics of Refractory Periods
von: Tao, Liying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tao, Liying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SiGNN: A Spike-induced Graph Neural Network for Dynamic Graph Representation Learning
von: Chen, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EMBER: Autonomous Cognitive Behaviour from Learned Spiking Neural Network Dynamics in a Hybrid LLM Architecture
von: Savage, William
Veröffentlicht: (2026)
von: Savage, William
Veröffentlicht: (2026)
Code Evolution Graphs: Understanding Large Language Model Driven Design of Algorithms
von: van Stein, Niki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: van Stein, Niki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Field Turing Machine: A Differentiable Spatial Computer
von: Malhotra, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Malhotra, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Introductory Review of Spiking Neural Network and Artificial Neural Network: From Biological Intelligence to Artificial Intelligence
von: Zheng, Shengjie, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zheng, Shengjie, et al.
Veröffentlicht: (2022)
UDC: A Unified Neural Divide-and-Conquer Framework for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems
von: Zheng, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Reorganization of Neural Pathways for Continual Learning with Spiking Neural Networks
von: Han, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Han, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Solving nonograms using Neural Networks
von: Rubio, José María Buades, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rubio, José María Buades, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Dynamics Self-Attention for Spiking Transformers
von: Zhang, Dehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Dehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantum Inspired Chaotic Salp Swarm Optimization for Dynamic Optimization
von: Pathak, Sanjai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pathak, Sanjai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Continuous Spiking Graph Neural Networks
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nearest-Better Network for Visualizing and Analyzing Combinatorial Optimization Problems: A Unified Tool
von: Diao, Yiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Diao, Yiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Characteristics of Reverse Quaternion Neural Network
von: Yamauchi, Shogo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yamauchi, Shogo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning with Spike Synchrony in Spiking Neural Networks
von: Tian, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tian, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parallel Hyperparameter Optimization Of Spiking Neural Network
von: Firmin, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Firmin, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Continual Learning with Columnar Spiking Neural Networks
von: Larionov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Larionov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey of Recursive and Recurrent Neural Networks
von: Liu, Jian-wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Jian-wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring the Limitations of Layer Synchronization in Spiking Neural Networks
von: Koopman, Roel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Koopman, Roel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
k-Winners-Take-All Ensemble Neural Network
von: Agarap, Abien Fred, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Agarap, Abien Fred, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geometry-Aware Spiking Graph Neural Network
von: Zhang, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Emerging NeoHebbian Dynamics in Forward-Forward Learning: Implications for Neuromorphic Computing
von: Terres-Escudero, Erik B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Terres-Escudero, Erik B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalization Bounds of Spiking Neural Networks via Rademacher Complexity
von: Zhang, Shao-Qun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Shao-Qun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Beyond Rate Coding: Surrogate Gradients Enable Spike Timing Learning in Spiking Neural Networks
von: Yu, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Exploiting heterogeneous delays for efficient computation in low-bit neural networks
von: Sun, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Algorithm-hardware co-design of neuromorphic networks with dual memory pathways
von: Sun, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
The Principle of Maximum Heterogeneity Optimises Productivity in Distributed Production Systems Across Biology, Economics, and Computing
von: Artis, Guillhem, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Space as Time Through Neuron Position Learning
von: Mészáros, Balázs, et al.
Veröffentlicht: (2025)