随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在模拟和解析人类认知行为方面展现出巨大潜力。近年来，研究者提出了一种基于深度学习的模型，旨在从宏观和微观层面同步解析大脑高阶与低阶认知过程、记忆形成以及情感生成的复杂机制。这一模型不仅创新性地融合了传统脑科学理论，还借鉴了数学领域的先进网络表示，为理解人类复杂心理活动提供了全新视角。该模型的核心出发点源自对Kolmogorov-Arnold（KAN）网络的升级改良，并结合了神经科学发现的脑区交互模式及神经网络可塑性的动态调节机制。起初，KAN网络被用于模拟传染病的动态传播，通过边缘上的核函数计算感染率和治愈率，从而展现出复杂系统的演变规律。这种网络中的激活函数采用了tanh函数，模拟神经元发放频率和信息传递过程。
尽管KAN网络在模拟复杂系统方面表现良好，但其在解释脑科学中多个层次认知现象时存在一定的局限性。基于这一现状，研究团队推出了塑性神经网络（Plasticity Neural Networks, PNN）或者称之为边缘学习KNN（Edge Learning KNN, ELKAN）的改良模型。该模型在边缘学习机制上增加了“修剪”功能，即通过动态调整连接权重来模拟神经突触的强化或弱化过程，灵感来自于真实脑内突触的可塑性及胶质细胞吞噬多余突触的生理现象。ELKAN模型摒弃了单纯依赖数学定理的表象，转而从脑科学角度出发，将模型中的变量对应不同类型的神经元及其网络连接，模拟大脑多个区域的交互作用。模型中学习边缘的权重调节，映射为突触强度的再平衡过程，同时核函数代表了神经元及突触的放电频率。通过引入余弦测试等数学方法验证，ELKAN及其优化版本ORPNN（Optimized Range PNN）在准确模拟认知功能方面明显优于传统的KAN或CRPNN模型。
更具创新意义的是，ELKAN模型能够深入探讨意识机制及脑区自然频率间的相互作用，涵盖突触和神经元的放电频率，以及数据和信号频率的动态演变。此外，该模型为研究阿尔茨海默症等神经退行性疾病提供了重要启示。通过分析病人脑区的高频率特征，模型揭示了疾病状态下脑神经活动的异常分布，助力探索诊断和干预的新手段。记忆机制亦是该模型关注的重点。研究发现，不同神经结构之间存在长短时记忆的优劣差异，这对应于神经网络架构及其梯度变化，尤其反映于神经连接的持久性与更新速率。模型甚至涉及脑内的湍流能量流动，指出脑区间的能量传递需满足特定的湍流临界条件，方能保证高效信息处理。
令人振奋的是，团队还提出心脑之间可能存在量子纠缠现象，即心跳情绪与脑电位突触强度间存在微妙而深刻的关联，这在传统神经科学领域尚属前沿理论，若证实将极大推动情感神经科学与量子生物学的跨界融合。该深度学习模型不仅局限在理论建构，更能广泛应用于智能医疗、脑机接口、认知计算以及机器人情感交互等前沿领域。其灵活可变的网络结构为个性化神经调控及人工智能系统在模拟人类高级认知和情感反应中打开了新的可能。总的来说，深度学习模型以其独特的多层次结构和生物学灵感，为突破现有认知科学瓶颈提供了有力工具。通过整合数学模型与生物神经机制，该研究不仅深化了我们对大脑复杂功能的理解，也为未来的智能系统设计奠定了坚实基础。随着技术进步和数据积累，未来该模型有望进一步完善，实现对大脑认知、记忆及情感更全面精准的模拟，推动智能科学迈向新的高度。
。
