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  Chaos in Neural Networks Composed of Coincidence Detector Neurons

Watanabe, M. (1997). Chaos in Neural Networks Composed of Coincidence Detector Neurons. Neural Networks, 10(8), 1353-1359. doi:10.1016/S0893-6080(97)00037-3.

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Urheber

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 Urheber:
Watanabe, M1, Autor           
Affiliations:
1Department Physiology of Cognitive Processes, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497798              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Chaotic behaviour is observed in neural network models composed of coincidence detector neurons. We use a continuous time and deterministic point process model with uniform synaptic strength and random delay, and apply periodical external inputs to a few neurons in the network. We show that the network dynamics becomes chaotic when the length of “chain firing” starting from an external input becomes practically infinite.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1997-11
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Neural Networks
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 10 (8) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1353 - 1359 Identifikator: -