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      具有ReLU函數(shù)的動力神經(jīng)場方程穩(wěn)定解的存在性

      2021-04-13 03:56:24秦子雁陳芃合金德泉
      關(guān)鍵詞:靜息全局機(jī)器

      秦子雁,陳芃合,金德泉

      (廣西大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院, 廣西 南寧 530004)

      0 引言

      “動力神經(jīng)場是皮層神經(jīng)元群活動動態(tài)的平均描述” 這一觀點(diǎn)在20世紀(jì)70年代被提出[1]。基于這一思想,涌現(xiàn)了很多關(guān)于動力神經(jīng)場的方法和模型,并在優(yōu)化、數(shù)據(jù)估計(jì)等方面得到了越來越廣泛的應(yīng)用[2-3]。在這些模型中,Amari的動力神經(jīng)場方程是一個(gè)重要模型,因?yàn)樗诓恍枰^多數(shù)學(xué)技巧的情況下就可以對其動態(tài)特性進(jìn)行分析處理。因此,該模型被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)記憶等諸多領(lǐng)域[4-5]。

      由于動力神經(jīng)場的相關(guān)研究主要依賴于其穩(wěn)定性,因此研究穩(wěn)態(tài)解的存在條件和動力學(xué)性質(zhì)具有十分重要的意義。在一般研究的動力神經(jīng)場研究中,閾值函數(shù)θ應(yīng)該是單調(diào)且有界的,因此,Amari動力神經(jīng)場的閾值函數(shù)多為傳統(tǒng)的階躍函數(shù)或Sigmoid型函數(shù)[6-7]。然而,當(dāng)多個(gè)神經(jīng)場相互耦合時(shí),階躍函數(shù)和sigmoid型函數(shù)的梯度可能會消失,這意味著當(dāng)輸入達(dá)到一定強(qiáng)度時(shí),無論輸入如何變化,都會出現(xiàn)相同的激活區(qū)域。由于ReLU激活函數(shù)具有較高的收斂速度和良好的逼近性[8],可以很容易地解決深度學(xué)習(xí)中高層結(jié)構(gòu)的梯度消失問題,因此,ReLU函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中越來越受歡迎[9-10]。而在動力神經(jīng)場中,經(jīng)常用DoG(differential of Gaussian)函數(shù)作為相互作用核,但是DoG函數(shù)的參數(shù)較多,使得相應(yīng)的動力學(xué)性質(zhì)難以解釋,而高斯函數(shù)在參數(shù)相對少的情況下具有相似的性質(zhì)。

      筆者主要討論在一維空間中,以ReLU函數(shù)作為閾值函數(shù),高斯函數(shù)作為相互作用核的Amari動力神經(jīng)場方程中的穩(wěn)定解的存在條件和相關(guān)結(jié)論。

      1 預(yù)備知識

      一維的Amari動力神經(jīng)場方程[11]為

      (1)

      τ為大于0的時(shí)間常數(shù),v(x,t)表示在感知場中,當(dāng)時(shí)間為t時(shí),位于x的神經(jīng)元活性,Ω為感知區(qū)域,s(x,t)是輸入信息的分布函數(shù),h為動力神經(jīng)場的靜息水平,也稱靜息電位。θ(v)是單調(diào)遞增閾值函數(shù),用來描述神經(jīng)元在神經(jīng)場內(nèi)的興奮情況。令{x∈Ω:v(x,t)>0}為興奮域,假設(shè)動力神經(jīng)場無外部輸入,即s(x,t)=0,且有初始狀態(tài)v(x,0)=v0(x),則一維的Amari動力神經(jīng)場方程可以改寫為

      (2)

      閾值函數(shù)θ(v)取ReLU函數(shù)。

      (3)

      與傳統(tǒng)的階躍函數(shù)或Sigmoid型函數(shù)不同,ReLU函數(shù)是單調(diào)遞增但是無上界的。它打破了當(dāng)θ(v)是一個(gè)階躍函數(shù),只有激活神經(jīng)元才產(chǎn)生相互反饋的力量,且相互作用力度是完全由相互作用核定義的這一規(guī)律,使得在靜息狀態(tài)下被激活的神經(jīng)元也可能對其他神經(jīng)元產(chǎn)生反饋,且反饋力度與閾下刺激程度相關(guān)。

      w(x,x′)為動力神經(jīng)場的相互作用核,由于相互作用核通常是各項(xiàng)同性的,所以也可以寫成w(x-x′)。相互作用核通常具有“墨西哥帽”形[12]。取w(x)為高斯函數(shù),即

      (4)

      其中相互作用尺度σ>0,且滿足

      (5)

      定義若v*(x)為神經(jīng)場方程的穩(wěn)定解[1,13],即

      (6)

      則有

      (7)

      ① 若?x∈R,v*(x)≤0,則稱v*(x)為Amari動力神經(jīng)場的φ解;

      ② 若?x∈R,v*(x)>0,則稱v*(x)為Amari動力神經(jīng)場的∞解;

      ③ 若有a1,a2∈R,當(dāng)x∈(a1,a2)時(shí),v*(x)>0;當(dāng)x?(a1,a2)時(shí),v*(x)≤0,則v*(x)為Amari動力神經(jīng)場的a解。

      若動力神經(jīng)場只存在φ解,表示動力神經(jīng)場不存在興奮域,若只存在∞解則表示動力神經(jīng)場在感知區(qū)域Ω內(nèi)全局興奮,若只存在a解則表示存在感知區(qū)域Ω內(nèi)存在局部興奮域。

      2 主要結(jié)果

      令相互作用核w(x,x′)滿足式(5),則有:

      命題1①若h<0,則有v*(x)=h為動力神經(jīng)場式(2)的唯一φ解。

      ② 若動力神經(jīng)場存在一個(gè)φ解,則h≤0。

      證明?x∈R,有v*(x)=h,且h<0,則有θ(v)=0。故式(2)右邊項(xiàng)可以寫成

      (8)

      故v*(x)=h為式(2)的φ解。

      下證穩(wěn)定解唯一,若?x∈R,假設(shè)有另一φ解v*(x)=h1≠h,則h1<0,θ(v)=0。故式(2)右邊項(xiàng)可以寫成

      (9)

      即h1=h,與假設(shè)矛盾,φ解唯一得證。

      若動力神經(jīng)場存在一個(gè)φ解v*(x),則有v*(x)≤0,θ(v*)=0。故有

      (10)

      由v*(x)≤0,v*(x)=h,故h≤0,證畢。

      由上可得,h<0 是φ解存在的充分條件及必要條件,同時(shí),動力神經(jīng)場內(nèi)有且只有一個(gè)φ解。這表明在給定動力神經(jīng)場方程為式(2),無外部輸入時(shí),只有當(dāng)靜息水平為負(fù),動力神經(jīng)場的穩(wěn)態(tài)解中才不會使得感知區(qū)域中出現(xiàn)興奮域。此時(shí)感知區(qū)域內(nèi)的所有神經(jīng)元均不能被激活。全局抑制性質(zhì)對動力神經(jīng)場應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)及工程上具有重要意義,它從理論上保證了動力神經(jīng)場不存在全局興奮區(qū)域。這意味著,只要保持h<0,便可以適當(dāng)?shù)卣{(diào)整參數(shù),使得動力神經(jīng)場感知區(qū)域從無興奮域變成局部興奮但不會出現(xiàn)全局興奮,可以更自由地應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)和工程中。

      命題2①當(dāng)h>0時(shí),動力神經(jīng)場方程(2)的所有穩(wěn)定解均為∞解。

      ② 若動力神經(jīng)場存在一個(gè)∞解v*(x)∈[0,1],則有W∞+h>0。

      證明當(dāng)h>0時(shí),有穩(wěn)定解v*(x), 由閾值函數(shù)公式,θ(v*(x))≥0,則

      (11)

      由v*(x)≥h,h>0得v*(x)>0。 故動力神經(jīng)場所有穩(wěn)態(tài)解均為∞解得證。

      有穩(wěn)定解v*(x)∈[0,1], 由閾值函數(shù)公式,θ(v*(x))∈[0,1], 則有

      (12)

      由v*(x)>0,v*(x)≤W∞+h得W∞+h>0,證畢。

      命題2得出了∞解存在的相關(guān)條件。通常來說,在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和工程應(yīng)用中應(yīng)該規(guī)避∞解,因?yàn)椤藿獯砀兄獏^(qū)域內(nèi)全局興奮。在給定動力神經(jīng)場方程為式(2)的情況下,當(dāng)h>0時(shí),動力神經(jīng)場所有的穩(wěn)定解均有感知區(qū)域全局興奮,這可以推斷出,在有外部輸入的情況下,當(dāng)h>0時(shí),任何正向的外部刺激對于動力神經(jīng)場均無差別。此時(shí),動力神經(jīng)場無法從外部輸入刺激中學(xué)習(xí)和提取刺激相關(guān)的特征和信息。

      若有∞解v*(x)上界為b(b>0),則有θ(v*(x))≤b。

      (13)

      因此,命題2給出了在無外部輸入的情況下,規(guī)避動力神經(jīng)場∞解的靜息水平指標(biāo),即在動力神經(jīng)場的方程為(2)式的情況下,靜息水平應(yīng)有h≤0;在無外部輸入且有上界為b(b>0)的情況下, 規(guī)避動力神經(jīng)場(2)式∞解的靜息水平指標(biāo)應(yīng)為bW∞+h≤0。

      命題3若存在一個(gè)a解,當(dāng)x∈(a1,a2)有 0≤v*(x)0 及h≤0。

      證明若?x?(a1,a2),v*(x)≤0 則有閾值函數(shù)θ(v)=0,由式(7),則

      (14)

      所以,由v*(x)≤0,v*(x)≥h, 得h≤0。

      若?x∈(a1,a2),0≤v*(x)

      (15)

      所以,由v*(x)>0,v*(x)0,證畢。

      由上可知,bW∞+h>0及h≤0是上界為b的動力神經(jīng)場a解存在的充分條件,這是表明在符合以上條件且沒有外界刺激的情況下,動態(tài)神經(jīng)場可以保持(a1,a2)為興奮域作為短期記憶。當(dāng)閾下刺激增大時(shí),局部興奮的區(qū)域也增大,當(dāng)不同神經(jīng)場相互耦合時(shí),興奮域可以相互疊加,可以用來模擬同一區(qū)域?qū)τ诓煌碳さ呐d奮反應(yīng)。WANG等[14]利用局部興奮和全局抑制,即全局無興奮域,在震蕩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中模擬人的感知突現(xiàn),隨后與深度學(xué)習(xí)結(jié)合用來解決“雞尾酒會問題”,進(jìn)行語音的分離和降噪。陳薇薇等[15]在利用全局抑制核局部興奮機(jī)制的神經(jīng)元震蕩網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上結(jié)合最小叉熵原理提出了參數(shù)自適應(yīng)的新型圖像分割方法,并運(yùn)用在醫(yī)學(xué)圖像分割中。

      3 結(jié)論

      本文討論了一維Amari動力神經(jīng)場方程穩(wěn)定解的一些性質(zhì)。與經(jīng)典的Amari動力神經(jīng)場不同的是,利用單調(diào)遞增但是無界的ReLU函數(shù)作為閾值函數(shù),高斯函數(shù)作為相互作用核,得到了Amari動力神經(jīng)場的三種典型穩(wěn)定解存在的相關(guān)條件與結(jié)論。當(dāng)不考慮外部輸入時(shí),閾值函數(shù)無界時(shí),穩(wěn)定解的存在性與穩(wěn)定解的界和靜息水平的取值高度相關(guān)。本文對三種穩(wěn)定解在認(rèn)知、感知科學(xué)及機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)意義也進(jìn)行了闡述。首先,可以實(shí)現(xiàn)全局抑制的φ解與局部興奮相結(jié)合,有重大的現(xiàn)實(shí)意義,可以更加自由地運(yùn)用在機(jī)器學(xué)習(xí)中;其次,提出了在無負(fù)向外部輸入情況下規(guī)避∞解的靜息水平指標(biāo);最后對a解和全局抑制在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用進(jìn)行了簡要的說明。以上研究成果較為新穎,具有較高的理論價(jià)值,可以為動力神經(jīng)場的理論研究和動力神經(jīng)場在認(rèn)知科學(xué)及機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用方面提供相應(yīng)理論依據(jù)。

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