Optimizing information capacity in modular neural networks through excitatory and inhibitory connectivity

Modularity is a key principle in complex networks like the brain, enhancing scalability, flexibility, and robustness. This study investigates how modularity affects information capacity in neural networks, focusing on the balance between excitatory and inhibitory connectivity. Using a computational...

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Veröffentlicht in:Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 640; S. 130313
Hauptverfasser: Khanjanianpak, Mozhgan, Valizadeh, Alireza
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier B.V 01.08.2025
Schlagworte:
ISSN:0925-2312
Online-Zugang:Volltext
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