Я долго работал над этой нейросетью в PyTorch, достаточно сказать, что 2 последних года я почти всё время посвятил именно этому. Вот один из моих результатов:

1. Сформулировать конкретную гипотезу относительно данной закономерности. Я решил, что лучше всего подойдёт предположение, что наш мозг использует систему счисления, основанную на разложении чисел на степени золотого сечения, так как некоторые её особенности очень близки работе примитивных нейросетей: дело в том, что степени золотого сечения более высокого порядка можно разложить бесконечным числом способов в суммы степеней менее высокого порядка и даже отрицательных степеней. Таким образом, более высокая степень как бы «возбуждается» от нескольких низших степеней, тем самым проявляя то самое сходство с нейросетью.
2. Описать конкретный способ её проверки: я выбрал мат. моделирование эволюции мозга посредством случайных изменений в простейшей возможной нейросети — матрице линейного оператора.
3. Составить критерии подтверждения гипотезы. Моим критерием было то, что система счисления, основанная на золотом сечении, реализуется на нейросетевом движке при тех же объёмах информации с меньшим числом ошибок, чем двоичная.