Stabilization of recurrent neural networks through divisive normalization
Die Studie zeigt, dass die weit verbreitete neuronale Operation der divisorschen Normalisierung recurrente Netzwerke stabilisieren kann, indem sie auch bei starken synaptischen Verbindungen, die sonst zu Instabilität führen würden, eine stabile Dynamik ermöglicht und den Zusammenbruch dieser Normalisierung als frühes Warnsignal für pathologische Zustände wie Epilepsie identifiziert.