Neuronale Dynamik untersucht die zeitlichen Veränderungen von elektrischen Signalen und Aktivitätsmustern in neuronalen Netzwerken.
In biologischen Systemen entstehen dabei komplexe Oszillationen, Synchronisationen und Zustandsübergänge, die für Informationsverarbeitung und Lernen entscheidend sind.
In künstlichen neuronalen Netzen modelliert man neuronale Dynamik häufig durch Differentialgleichungen oder rekurrente Netzwerke, die Rückkopplungen und zeitliche Abhängigkeiten abbilden.
Diese Dynamiken ermöglichen Funktionen wie Gedächtnis, Mustererkennung und Entscheidungsfindung, indem sie zeitliche Kontextinformationen einbeziehen.