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【24h】

Is Chaos Good for Learning?

机译：混沌对学习有益吗？

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This paper demonstrates that an artificial neural network training on time-series data from the logistic map at the onset of chaos trains more effectively when it is weakly chaotic. This suggests that a modest amount of chaos in the brain in addition to the ever present random noise might be beneficial for learning. In such a case, human subjects might exhibit an increased Lyapunov exponent in their EEG recordings during the performance of creative tasks, suggesting a possible line of future research.
机译：本文证明了在混沌现象较弱的时候，一个人工神经网络对来自逻辑图的时间序列数据进行训练会更有效地训练混沌。这表明，除了不断出现的随机噪声外，大脑中的适度混乱可能对学习有益。在这种情况下，人类受试者在执行创造性任务过程中的脑电图记录中可能会表现出更高的李雅普诺夫指数，这暗示了未来研究的可能。

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