Случайная матричная теория слабой нейронной сети с неоднородными временными рамками
arXiv:2512.12767v2 Тип уведомления: заменить резюме: подготовка периодических нейронных сетей, состоящих из вымогателей (E) и ингибиторов (I), с присадочным шумом для расчета рабочей памяти замедляется и диверсифицирует ингибирующие графики работы, что ведет к улучшению рабочих характеристик, которые обусловлены незначительной стабильностью равновесия [PNAS 122 (2025) e2316745122]. Вместе с тем связь между характеристиками подготовленных сетей и их ролью в формировании желательных динамических ландшафтов остается неизученной. Здесь мы исследуем якобийские матрицы, описывающие динамику вблизи этих равновесных и показывающие, что они являются ограниченными прямоугольными блок-матрицами несермитианского типа, модифицированными разнородными синаптическими временны х рамок распада и повышением функции активации. Мы определим случайный набор матриц, который верно фиксирует спектры подготовленных якобианских матричных матриц в результате ингибиторного импульса сети периферии (скрученные весы E, широко распространенные веса I), наблюдаемого после обучения. Анализ