Attractor network
ಆಕರ್ಷಕ ಜಾಲವು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಜಾಲವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರ ಮಾದರಿಯತ್ತ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳು ಸ್ಥಿರ-ಬಿಂದು (ಒಂದೇ ಸ್ಥಿತಿ), ಆವರ್ತಕ (ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸ್ಥಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ), ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತ (ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಆದರೆ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ) ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ) ಮಾದರಿಯ ಕಡೆಗೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತವೆ. ಆಕರ್ಶಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಡವಳಿಕೆಯಂತಹ ನರಕೋಶದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರೇರಿತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲವು n ನೋಡ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು n> d ಇರುವ d-ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವಾಹಕಗಳಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಜಾಲದ ಸ್ಥಿತಿಯು ಡಿ-ಮ್ಯಾನಿಫೋಲ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಗುಂಪಿನ ಕಡೆಗೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ; ಇವು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿವೆ. ಅವಲೋಕನ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ, ಆಕರ್ಷಣೀಯ (ಅಥವಾ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಸೆಟ್) ಎಂದರೆ ನೋಡ್ಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಒಂದು ಮುಚ್ಚಿದ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಆಕರ್ಷಣೆಯು ಜಾಲಬಂಧದ ಜಾಗತಿಕ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವು ಸ್ಥಿರಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಸಮೂಹವಾಗಿದೆ. ಆವರ್ತಕ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಮಿತಿ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಗುಂಪಿನ ಕಡೆಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಪದೇ ಪದೇ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹಾದುಹೋಗುವ ಪುನರಾವರ್ತಿಸದ ಸೀಮಿತ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ನೋಡ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಸ್ಥಳವು ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಮೇಲಿನ ನೋಡ್ಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಆಕರ್ಷಕರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾದರಿಯ ಆಯಾಮವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೋಡ್ಗಳ ಆಯಾಮಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು. ಜಾಲದ ಪಥವು ವಿಕಾಸದ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ಗುಂಪನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಜಾಲವು ಆಕರ್ಷಕ ಸ್ಥಿತಿಯತ್ತ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ. ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಕಡೆಗೆ ಚಲಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುವ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಸಮೂಹವಾಗಿದೆ. ವಿಧಗಳು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಥಿರ-ಬಿಂದು ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ (ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಜಾಲಗಳಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿವೆ), ಇತರ ರೀತಿಯ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದು ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದು ಆಕರ್ಷಣೆ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಜಾಲದಿಂದ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದುಗಳು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಸಹಾಯಕ ಸ್ಮರಣೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಬಲೆಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಶಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಜಾಲಬಂಧವು ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಲಕ್ಷಣರಹಿತವಾಗಿ ಸಮೀಪಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವರ್ಗದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಜಾಲವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜಾಲವು ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಿತಿಯತ್ತ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲದ ಮತ್ತೊಂದು ವರ್ಗವು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ತೂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಿತಿಯು ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಸಹಾಯಕ ಸ್ಮರಣೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇನ್ಪುಟ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇತರ ಸ್ಥಾಯಿ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳಾದ ರೇಖೆಯ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮತಲ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಆಕ್ಯುಲೋಮೋಟರ್ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೈನ್ ಅಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟರ್ಗಳು, ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಲ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟರ್ಗಳು, ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಕಣ್ಣಿನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ದಂಶಕಗಳ ತಲೆಯ ದಿಕ್ಕನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಉಂಗುರದ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಆವರ್ತಕ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಕೇಂದ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯ ಜನರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಚೂಯಿಂಗ್, ವಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉಸಿರಾಟದಂತಹ ಪ್ರಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಆಂದೋಲನ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು. ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು (ವಿಚಿತ್ರವಾದ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತವೆ) ವಾಸನೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಮಿತಿ ಚಕ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪುರಾವೆಗಳಿಲ್ಲ. ನಿರಂತರ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ನಿರಂತರ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಿತಿಗಳು (ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದುಗಳು) (ನಿರಂತರ ಆಕರ್ಷಣೆ ನರ ಜಾಲಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತವೆ) ತಲೆಯ ದಿಕ್ಕು ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಸ್ಥಾನದಂತಹ ನಿರಂತರ ಚಲಪರಿಮಾಣದ ನೆರೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಉಂಗುರ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೋಪೋಲಜಿ ಹೊಂದಿರುವ ನಿರಂತರ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳ ಉಪಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ (1-ಆಯಾಮದ ಉಂಗುರ ಮತ್ತು 2-ಆಯಾಮದ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಟೋರಸ್ ಅಥವಾ ತಿರುಚಿದ ಟೋರಸ್). ಗ್ರಿಡ್ ಕೋಶಗಳ ಗಮನಿಸಿದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮಧ್ಯದ ಎಂಟೋರಿನಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ರಿಂಗ್ ಆಕರ್ಷಕರ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಎಂಟೋರಿನಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಪಾರ್ಶ್ವದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಉಂಗುರದ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಇರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪಾತ್ರವು ಹೊಸ ಪ್ರಾಸಂಗಿಕ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಲು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಅಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿರ-ಬಿಂದು ಆಕರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೆಮೊರಿ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಕರ್ಷಕ ಭೂದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವೈರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿನ ತೊಂದರೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಅವು ಗಣನೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿವೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ನಕಲಿ ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಸ್ಥಿತಿಯ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕೆ-ಸಮೀಪದ ನೆರೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಂತಹ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳ ಮೇಲಿನ ತರಬೇತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಣನೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಲೋಕೋಮೋಟರ್ ಕಾರ್ಯ, ಸ್ಮರಣೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮುಂತಾದ ವಿವಿಧ ಜೈವಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪಾತ್ರವು ಅವುಗಳನ್ನು ಜೈವಿಕವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಜಾಲಗಳು ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳು ಸಹಾಯಕ ಸ್ಮರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ-ಬಿಂದು ಆಕರ್ಷಣೆಯತ್ತ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ನಿರಂತರ ಸಮಯದ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಆಗಿದೆ. ದ್ವಿ-ದಿಕ್ಕಿನ ಜಾಲಗಳು ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣವೆಂದರೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಒಂದು ಬ್ಲಾಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಆಕರ್ಷಕರ ಜಾಲಗಳಾದ ಝೆಮೆಲ್ ಮತ್ತು ಮೊಜರ್ (2001) ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಸಂಪರ್ಕದಿಂದ ಅನೇಕ ಆಕರ್ಷಕರ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ನಕಲಿ ಆಕರ್ಷಕರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಸ್ಥಳೀಯ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳು, ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿನ ಮುಕ್ತ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆಕರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒಗ್ಗೂಡಿಸಲು, ಆಕರ್ಷಕರನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಗಾಸಿಯನ್ನರ ಮಿಶ್ರಣದ ಮೇಲೆ ನಿರೀಕ್ಷೆ-ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನವೀಕರಣ ಸಮೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಃ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿಃ ಜಾಲದ ಮುಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿಃ ಜಾಲದ ಮೂಲಕ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಅಗಲವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿಃ (ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶದ ಬಲವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶದ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಿವ್ವಳಕ್ಕೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸದ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ.) ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ನಂತರ ಮರು-ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಹಂತಗಳು ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಎರಡು ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿದ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಕಡೆಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಆಕರ್ಷಣೆಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಗುಂಪಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹತ್ತಿರದ ಎರಡು ಆಕರ್ಷಣೆಗಳು ಪರಸ್ಪರರ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬಲಪಡಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ರಿಕನ್ಸಾಲಿಡೇಷನ್ ಅಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಾದ ಸೀಗೆಲ್ಮನ್ (2008) ಸ್ಥಳೀಯ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಕರ್ಷಕರ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದರು. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೇಲಿನ ಇಎಂ ವಿಧಾನವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆಃ (1) ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಹಂಚಿಕೆಯಾದಾಗ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಟ್ರೊಪಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನೆನಪುಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದಾಗ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಆರಂಭಿಕ ಮುಕ್ತಾಯ, ಮತ್ತು (2) ಆಕರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸ್ವತಃ ನವೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಮರುಸಂಘಟಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಕೆಲವು ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕರ್ನಲ್ ಆಧಾರಿತ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳಂತಹ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಯೋಜನೆಯ ರಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಾಗಿ ಆಕರ್ಷಣೀಯ ಜಾಲಗಳ ಗಣನೆಯ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿವೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಜಾಲಗಳು