Relay model of a fading neuron

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This study is a continuation of M. M. Preobrazhenskaya’s work “Relay System of Differential Equations with Delay as a Perceptron Model”, which aimed to combine approaches related to artificial neural networks and modeling biological neurons using differential equations with delay. The model of a single neuron was proposed, which allows for the existence of special modes called “aging” and “dying” behavior of the neuron. The study found a certain range of parameters where the “dying” mode of the neuron exists and numerically demonstrated the existence of the “aging” mode. Purpose. We will unify the concepts of “aging” and “dying” neurons into the term “freezing” neuron. For this neuron, we will analytically construct a solution and find the range of parameters for its existence and stability, which will extend the results of the reference article. Methods. To study this model, an auxiliary equation obtained by exponential substitution in the original equation is considered. Then, the method of step integration of a differential equation with delay and the introduction of additional functions are used. Results. A solution of the “freezing” neuron type for the original model is constructed, and the range of parameters for the existence and stability of this solution is described. Conclusion. The study obtained an extension of results for solutions of a special type in the model proposed by M. M. Preobrazhenskaya.

About the authors

Vera Konstantinovna Zelenova

P. G. Demidov Yaroslavl State University

ORCID iD: 0009-0000-5974-6614
SPIN-code: 4662-1640
ResearcherId: AFX-7022-2022
150000 Yaroslavl, Sovetskaya str., 14

References

  1. Preobrazhenskaia M. M. Relay system of differential equations with delay as a perceptron model // In: Proceedings of the XXIV International Conference on Neuroinformatics «Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VI». 17-21 October 2022, Moscow, Russia. Cham: Springer Cham, 2022. P. 530–539.
  2. Кащенко С. А., Майоров В. В. Модели волновой памяти. М.: ЛИБРОКОМ, 2009. 288 с.
  3. Hutchinson G. E. Circular causal systems in ecology // Annals of the New York Academy of Sciences. Teleological Mechanisms. 1948. Vol. 50, no. 4. С. 221–246. DOI: 10.1111/ j.1749-6632.1948.tb39854.x.
  4. Колесов А.Ю., Мищенко Е. Ф., Розов Н. Х. Об одной модификации уравнения Хатчинсона // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2010. Т. 50, № 12. С. 2099–2112.
  5. Эльсгольц Л. Э., Норкин С. Б. Введение в теорию дифференциальных уравнений с отклоняющемся аргументом. М.: Наука, 1971. 296 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».