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“相关性”学习:使用第三个因素稳定希伯来学习。 (英语) Zbl 1129.92026号

小结:众所周知,希伯来学习天生就不稳定,因为它的自我放大术语:突触越长,突触后活动越强,因此突触生长越快。这种不必要的体重增长是由希伯来学习的自相关项驱动的,其中相同的突触驱动其自身的增长。另一方面,互相关项在不同输入相互关联的情况下执行实际学习。因此,我们希望最小化自相关,最大化互相关。
我们表明,当自相关最小或为零且互相关最大时,我们可以通过第三个因子打开学习来实现这一点。第三个因素的生物学对应物是在某个时刻启动学习的神经调节剂。我们在一项行为实验中表明,我们的三因素学习明显优于经典的希伯来学习。

MSC公司:

92C20美元 神经生物学
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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全文: 内政部

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