Vi inleder en undersökning av biologiska neurala nätverk ur ett algoritmiskt perspektiv. Vi utvecklar en förenklad men biologiskt rimlig modell för distribuerad beräkning i stochastic spika neurala nätverk och studera kompromisser mellan beräkningstid och nätverk komplexitet i denna modell. Vårt mål är att abstraktera verkliga neurala nätverk på ett sätt som, samtidigt som vi inte fångar alla intressanta funktioner, bevarar beteendet på hög nivå och gör det möjligt för oss att dra biologiskt relevanta slutsatser. I detta dokument fokuserar vi på det viktiga "vinnare-take-all" (WTA) problemet, som är jämförbart med en neural ledare valenhet: ett nätverk som består av n input neuroner och n motsvarande utdata neuroner måste konvergera till ett tillstånd där en enda utgång som motsvarar en avfyrande ingång (den "vinnare") bränder, medan alla andra utdata förblir tyst. Neurala kretsar för WTA förlitar sig på hämmande neuroner, som dämpar aktiviteten av konkurrerande utgångar och driver nätverket mot ett konvergerat tillstånd med en enda bränning vinnare. Vi försöker förstå hur antalet inhibitorer som används påverkar nätets konvergenstid. Vi visar att det är möjligt att avsevärt överträffa naiva WTA-konstruktioner genom en mer förfinad användning av hämning, lösa problemet i O( på) rundor i förväntan med bara O(log 1/ på n) hämmare för någon  på. En alternativ konstruktion ger konvergens i O(log 1/ på n) rundor med O( på) inhibitorer. Vi kompletterar dessa övre gränser med vårt huvudsakliga tekniska bidrag, en nästan matchande lägre gräns för nätverk med hjälp av ≥ log log n inhibitorer. Vår lägre gräns använder välbekanta oskiljbarhet och lokalitet argument från distribuerad dator teori tillämpas på neurala inställning. Det låter oss härleda ett antal intressanta slutsatser om strukturen för alla nätverk lösa WTA med god sannolikhet, och användningen av slumpmässighet och hämning inom ett sådant nätverk.
Lynch, Musco och Parter REF studerade de stokastiska SNN med fokus på problemet WinnerTake-All (WTA).
Computational Tradeoffs in Biological Neural Networks: Self-Stabilizing Winner-Take-All Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}