An oscillatory neural network model of sparse distributed memory and novelty detection

Borisyuk R.; Hoppensteadt F.; Kazanovich Y.; Vinogradova O.; Denham M.

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An oscillatory neural network model of sparse distributed memory and novelty detection

机译：稀疏分布记忆和新颖性检测的振荡神经网络模型

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A model of sparse distributed memory is developed that is based on phase relations between the incoming signals and an oscillatory mechanism for information processing. This includes phase-frequency encoding of input information, natural frequency adaptation among the network oscillators for storage of input signals, and a resonance amplification mechanism that responds to familiar stimuli. Simulations of this model show different types of dynamics in response to new and familiar stimuli. The application of the model to hippocampal working memory is discussed. (C) 2000 Elsevier Science Ireland Ltd. All rights reserved. [References: 18]

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来源
《BioSystems》 |2000年第3期|共8页
作者
Borisyuk R.; Hoppensteadt F.; Kazanovich Y.; Vinogradova O.; Denham M.;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类生物科学;
关键词
Synchronisation; Memory formation; Frequency adaptation; Central element; Hippocampus; Patterns;

机译：同步;记忆形成;频率适应;中枢元件;海马体;模式;

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