神经元异质性对执行认知任务的循环网络影响多样

Santhosh 与 Narayanan 用大量在同一认知任务上训练的循环神经网络发现，神经元间差异对学习、任务表现、活动模式和抗干扰能力的影响高度多样，且取决于网络超参数、变异的数量与类型以及性能度量方式。结果提示应将神经网络作为完整交互系统在大量样本中研究，而非孤立关注个体差异。