小世界神经网络动态特性：突触可塑性的影响

"该研究论文探讨了基于突触可塑性的小世界神经网络的动态特性，分析了网络的放电特性、突触权重动态特性和复杂网络特性，并展示了这些特性如何随着时间变化相互影响。" 在神经科学领域，人工神经网络（ANN）作为一种计算模型，模仿了生物神经网络的行为，具有强大的信息处理、存储、自适应学习和容错能力。动态特性是研究ANN理论的关键部分，因为这些特性直接影响到网络在实际应用中的表现，如模式识别、数据分类和预测等任务。 小世界网络（Small-World Network, SWN）是一种介于完全随机网络和有序网络之间的拓扑结构，它在生物神经网络中有着显著的对应。SWN的特点是短路径长度和高聚类系数，这使得信息传递既快速又高效，符合大脑神经元之间联系的特征。在本文中，研究者首先建立了一个小世界网络，并通过复杂网络理论确定了最佳参数，以更好地模拟生物神经网络。 突触可塑性是神经元间连接强度可变性的一种现象，是学习和记忆的基础。在此研究中，突触可塑性被用作调节小世界神经网络中神经元间连接权重的机制。通过对网络的模拟，他们发现随着模拟时间的推移，兴奋性和抑制性神经元的放电模式保持不变，但放电时间趋向于同步。这种同步性增强了网络的整体协调性。 此外，研究还观察到突触权重经历了显著的减小过程，最终达到稳定状态。这种动态变化意味着网络的连接强度在逐渐减弱，导致信息传递效率降低。尽管如此，网络的小世界属性保持相对稳定，体现了其在结构变化下的鲁棒性。 研究进一步揭示了小世界神经网络动态特性的相互作用：放电同步性影响突触权重分布，促使权重趋于最小值，而突触权重的动态变化反过来又影响了网络的复杂网络特性。这种相互作用揭示了神经网络动态行为的复杂性和内在关联性。 关键词：小世界网络、突触可塑性、复杂网络理论 这项工作对于理解生物神经网络的工作原理以及设计更高效的人工神经网络模型具有重要意义，可能为未来神经网络模型的优化和改进提供新的理论依据。