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关键词： 类脑计算，储备池计算，生物神经网络，涌现动力学，混沌动力系统 龚铭康 | 编译 论文题目：Evolving reservoir computers reveals bidirectional coupling between predictive power and emergent dynamics 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.19201v1 神经网络具有高度复杂的计算能力，能够预测环境变化，这远远超出了单个神经元的预测能力。传统的研究方法往往集中在分析单个神经元的贡献，但这种方法忽略了整个系统的 涌现动力学 （ emergent dynamics ） ——即整体系统比其部分的简单组合更为复杂的特性。近日有研究通过使用储备池计算机 （Reservoir Computing, RC） 这一生物启发的计算框架，探讨了 预测性能与涌现之间的双向耦合关系 。 储备池计算模型 该研究首先使用了储备池计算机 （RC） 模型来模拟生物神经网络中的环境预测。图1展示了储备池计算机的工作原理
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