Low-Dimensional Manifolds Support Multiplexed Integrations in Recurrent Neural Networks

We study the learning dynamics and the representations emerging in recurrent neural networks (RNNs) trained to integrate one or multiple temporal signals. Combining analytical and numerical investigations, we characterize the conditions under which an RNN with neurons learns to integrate scalar sign...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Neural computation Jg. 33; H. 4; S. 1
Hauptverfasser: Fanthomme, Arnaud, Monasson, Rémi
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: United States 26.03.2021
ISSN:1530-888X, 1530-888X
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