场景2: 数据分析与神经解码

关于分析神经网络动力学、识别不动点和理解循环计算的综合教程。

Note

当前状态

  • ✅ 已完成: RNN不动点分析教程（FlipFlop任务）

  • 🚧 进行中: 关于实验神经数据分析、空间解码和CANN数据分析的其他教程正在准备中，敬请期待！

教程列表

RNN动力学分析

教程概述

RNN不动点分析教程（FlipFlop任务）

本教程提供了使用 FixedPointFinder 工具分析循环神经网络（RNN）动力学特性的详细指南：

  • 理论基础: 理解动力系统中不动点的概念

  • FlipFlop任务: 训练RNN完成多通道记忆任务

  • 不动点查找: 使用优化方法识别稳定和不稳定的不动点

  • 可视化分析: 通过PCA降维在状态空间中显示不动点分布

  • 多配置比较: 比较2位、3位和4位任务的不动点结构

关键发现: 对于N位FlipFlop任务，成功训练的RNN学会创建2^N个稳定不动点——每个不动点对应一个唯一的记忆状态组合。

学习路径

推荐顺序:

  1. 从不动点分析教程开始，理解RNN内部计算机制

  2. 学习如何将相同的分析方法应用于您自己的RNN模型

  3. 探索不同任务下的动力学结构

前置要求

  • 对循环神经网络的基本理解

  • 熟悉Python编程和JAX

  • 了解动力系统的基本概念

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