Rete neurale: differenze tra le versioni

In generale una ANN (Attractor Neural Network) è una rete di nodi (es: biologicamente ispirati), spesso interconnessi in modo ricorsivo, la cui dinamica nel tempo stabilisce un assestamento in un particolare modo di [[oscillazione]]. Questo modo di oscillazione può essere stazionario, variante nel tempo o di tipo [[stocastico]] ed è chiamato il suo '[[attrattore]]'. In neuroscienza teorica diversi tipi di reti ad attrattori sono state associate a differenti funzioni, come: [[memoria (fisiologia)|memoria]], attenzione, condotta del moto e [[classificazione]]. La descrizioni delle reti in reti ad attrattori è utile ai ricercatori poiché permette loro di investigare la teoria dei [[sistema dinamico|sistemi dinamici]] per analizzarne le caratteristiche. (es: stabilità, robustezza).

Più precisamente, una rete ad attrattori è una rete di N nodi connessi in modo che la loro intera dinamica diventi stabile in uno spazio D dimensionale, dove usualmente N>>D. Ciò assume che non vi sia più input dall'esterno del sistema. La stabilità in questonello stato ad attrattore indica chel'esistenza di louno stato persistestabile in una qualche varietà algebrica (es: linea, cerchio, piano, [[Toro (geometria)|toroide]]).