#动力学平均场

循环神经网络中的学习诱导动力学相变

论文建立非平衡动力学平均场理论（DMFT），描述循环神经网络学习过程中从混沌活动到稳定任务行为的转变。研究显示慢速反馈驱动学习产生演化的有效反馈强度，使网络在 DMFT 解的分岔点发生相变，并识别出临界反馈强度与依赖学习率的临界时间。理论预测的训练输出演化与数值模拟定量吻合。