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==编辑推荐==
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===集智课程===
===集智课程===
====[https://campus.swarma.org/course/4440 循环神经网络的动力学平均场理论]====
生物神经网络是大脑执行各种认知功能的基础，而这些网络从物理的角度可以简化地用一种无序非对称的相互作用连接来构建模型。这种无序系统可以利用统计场论来很好地描述和分析。
该期读书会将从经典的最简单的随机神经网络中的混沌开始，介绍统计场论在分析该问题中发挥的关键作用，然后利用统计场论进一步讨论真实大脑脉冲发放数据中隐含的网络临界状态，并探讨该状态在计算功能中发挥的关键作用及其机制。
*成对脉冲关联的宽分布；
*神经活动元统计的平均场理论--系综下的一般性模型；
*循环神经网络的动力学平均场理论；
*混沌边缘在机器学习中的应用
====[https://campus.swarma.org/course/1397 平衡态系统的平均场理论]====
平均场论（英语：Mean field theory，MFT）是一种研究复杂多体问题的方法，将数量巨大的互相作用的多体问题转化成每一个粒子处在一种弱周期场中的单体问题，这种方法常见于统计物理、固体物理和生物物理的研究中。本课程中，讲解平均场理论的沿革以及具体应用。
*已知系统的序参量后，朗道给出序参量的平均场理论
*朗道的平均场理论给出平均场临界指数
*考虑了对平均场的涨落以后，得到金兹堡-朗道-威尔逊哈密尔顿量
*仅考虑涨落的高斯项，可以精确求解