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递归神经元网络中由于峰值时间依赖性可塑性而出现的网络结构V:自组织方案和权重依赖性。 (英语) Zbl 1403.92008年

小结:峰时依赖可塑性(STDP)根据突触前和突触后的活动来决定突触权重的演变,而这反过来又会在(非常)缓慢的时间尺度上改变神经元的活动。本文研究了STDP在由输入尖峰序列的外部池刺激的循环连接网络中的作用,其中输入和循环突触都是可塑的。我们先前开发的理论框架被扩展到包括重量相关的STDP和树状延迟。权重动态由神经元激活机制、输入峰值时间相关性和学习参数之间的相互作用决定。对于两个外部输入池的情况,由此产生的学习方案可以显示出输入连接的对称性破坏,从而出现两个神经元组,每个神经元组仅专用于一个输入池。此外,我们还展示了STDP如何以牺牲两组之间的联系为代价来加强每个神经元组内的循环联系。这种神经元的自组织可以被视为活动依赖性可塑性诱导的神经元图谱出现的基本动力因素。

理学硕士:

92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
92C20美元 神经生物学
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全文: 内政部

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