田丽 毕昆:基于复杂网络的国际传播研究新趋势
二是网络变化的动态平衡维度,复杂网络理论允许研究者分析和模拟网络结构如何随时间而变化,如节点和边的增加或消失,这对于识别超大规模网络(如社交媒体网络)中节点的重要性以及评价某个节点相对于其他一个或多个节点的重要程度提供了定量分析的工具[2],对帮助发现国际传播的新渠道提供了理论支持[3]。三是特殊传播现象...
时间、信息与人工智能:从信息动力学角度看大模型的未来
具有了足够复杂的输入输出能力,一个模型的输出就可以直接变成另一个模型的输入,模型之间可以构建复杂的合作网络,就像人类个体构建社会组织一样。一旦模型之间的合作具有1加1大于2的效果,智能的发展将进入新一轮的指数增长。这就像物理学中的相变:一个磁性材料里面每一个电子自旋的行为在相变点之上和之下并无多大区别,...
Nat. Rev. Phys.速递:高阶网络上的传染动力学
理解疾病传播、信息扩散和行为传播是当前网络科学和复杂系统科学中的重大研究课题。近日发表于NatureReviewsPhysics的这篇文章探讨了高阶网络中传染现象的动力学机制,详细阐述了疾病、信息和行为传播的复杂过程,揭示了高阶网络在这一领域的新潜力。研究指出,传统的网络模型大多假设传染在两两节点之间发生,这种简化假设...
脑、网络与信息:大尺度脑网络结构与动力学建模
基于猕猴大脑皮层的详细连接组数据,可以构建一个大尺度的多脑区网络动力学模型,进而模拟大脑网络中不同皮层区域的时间尺度层级结构,揭示了信息在大脑中是如何按层级进行加工处理的。本文是此次读书会的文字整理。研究领域:大脑网络结构,复杂网络,最大熵原理,神经动力学,因果度量李松挺|作者尹爱华|整理目录...
全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍
之后网络科学家们从拓扑结构出发,提出了多类社团检测方法,如最小切割法、Girvan-Newman算法、模块度最大化方法(如Louvain算法)、谱分析算法、基于动力学的算法(如LPA、Infomap、CFinder)等等。但是诚如中指出“所有这些方法都依赖于整个网络结构,这并不总是理想的“,尤其是对于节点与连边规模非常巨大的网络,其计算...
第三代神经网络模型:面向 AI 应用的脉冲神经网络
Izhikevich神经元[2]在此基础上进一步将线性动力学替换为非线性动力学,并通过一组参数产生发放模式的异质性(www.e993.com)2024年10月23日。该模型启发的相关工作表明,异质化的发放模式能够影响网络处理不同类型信息的能力,且混合网络能够在多类任务上同时获得性能优势。另一些实验表明,基于训练和初始化得到的时间常数异质性赋予SNN鲁棒性,...
通往大脑量子计算:大脑中量子纠缠的来源
1.回顾:人工智能、量子计算与量子生物学人脑包含多达数千亿个神经元,这些神经元通过突触以复杂网络的形式存在。受其分层结构、信号的前向传导和突出的可塑性的启发,科学家们提出了深度学习神经网络的概念,为现代人工智能奠定了基础。与大脑一样,在网络模型中,相邻层的两个节点之间的连接(权重)在学习过程中不断调...
脑、网络与信息:大尺度脑网络结构与动力学建模 | 追问观察
基于猕猴大脑皮层的详细连接组数据,可以构建一个大尺度的多脑区网络动力学模型,进而模拟大脑网络中不同皮层区域的时间尺度层级结构,揭示信息在大脑中是如何按层级进行加工处理的。本文是此次读书会的文字整理。研究领域:大脑网络结构,复杂网络,最大熵原理,神经动力学,因果度量...
PRE前沿速递:复杂网络中有向边的动力学贡献值
寻找网络中的关键节点和关键边是网络科学中的一个最重要、最基本的问题。基于动力学的复杂网络节点中心性已有不少研究,而基于动力学的网络边中心性或交互的中心性成果相对匮乏。去年我们在PRL发表了关于无向网络边和圈的重要性量化工作[1],事实上复杂网络有向交互比无向交互更赋挑战性,同时也带了更多的变化和趣味...
Physics Reports速递:高阶网络上的流行病传播
在过去的几十年里,网络科学领域涌现了大量的传播模型,关注网络的拓扑结构如何影响流行病和信息的传播。Pastor-Satorras和Vespignani率先探索了无标度网络上的流行病传播[1],随后科学家们研究了不同的传播动力学(SIS/SIR)在不同的网络结构表示(多层网络,时序网络,高阶网络等)中,网络的众多拓扑特征(小世界属性,...