Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cond-mat > arXiv:2508.21053

帮助 | 高级搜索

凝聚态物理 > 统计力学

arXiv:2508.21053 (cond-mat)
[提交于 2025年8月28日 ]

标题: 活动传播与赫布学习

标题: Activity propagation with Hebbian learning

Authors:Will T. Engedal, Róbert Juhász, István A. Kovács
摘要: 我们研究赫布学习对接触过程的影响,这是一个典型的感染传播模型,也被提出作为捕捉区域间脑活动传播以及种群扩散动态的简单模型。 每个这些情境都需要对接触过程进行局部学习的扩展。 我们引入赫布学习作为在每次成功激活事件后对一对站点之间的激活率的正向或负向强化。 学习可以在两个方向发生,这是由社交距离驱动的(互惠学习模型),或者只在一个方向发生,这是由大脑和种群动力学驱动的(源学习或目标学习模型)。 赫布学习导致了一类丰富的涌现行为,其中局部激励可能导致相反的全局效应。 一般来说,正向强化(增加激活率)会导致活跃相的丧失,而负向强化(降低激活率)可以将不活跃相转变为全局活跃相。 在二维及以上维度,负向强化的效果是双重的:它促进活动的传播,但同时也会产生有效免疫区域,导致出现两个不同的临界点。 正向强化可以通过活动环的形成导致格里菲斯效应,这是一种“蚂蚁迷宫”现象的表现,具有非普遍的幂律标度。
摘要: We investigate the impact of Hebbian learning on the contact process, a paradigmatic model for infection spreading, which has been also proposed as a simple model to capture the dynamics of inter-regional brain activity propagation as well as population spreading. Each of these contexts calls for an extension of the contact process with local learning. We introduce Hebbian learning as a positive or negative reinforcement of the activation rate between a pair of sites after each successful activation event. Learning can happen either in both directions motivated by social distancing (mutual learning model), or in only one of the directions motivated by brain and population dynamics (source or target learning models). Hebbian learning leads to a rich class of emergent behavior, where local incentives can lead to the opposite global effects. In general, positive reinforcement (increasing activation rates) leads to a loss of the active phase, while negative reinforcement (reducing activation rates) can turn the inactive phase into a globally active phase. In two dimensions and above, the effect of negative reinforcement is twofold: it promotes the spreading of activity, but at the same time gives rise to the appearance of effectively immune regions, entailing the emergence of two distinct critical points. Positive reinforcement can lead to Griffiths effects with non-universal power-law scaling, through the formation of random loops of activity, a manifestation of the ``ant mill" phenomenon.
评论: 16页,12图
主题: 统计力学 (cond-mat.stat-mech) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn); 种群与进化 (q-bio.PE)
引用方式: arXiv:2508.21053 [cond-mat.stat-mech]
  (或者 arXiv:2508.21053v1 [cond-mat.stat-mech] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.21053
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: István Kovács [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 8 月 28 日 17:55:25 UTC (896 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cond-mat.stat-mech
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.dis-nn
q-bio
q-bio.PE

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号