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约瑟夫·布雷德。;沃尔特·塞恩;斯特凡诺·福西

使用尖峰驱动的突触动力学在神经网络中学习真实世界的刺激。 （英文） Zbl 1129.92002号

神经计算。 19，第11期，2881-2912（2007）.
小结：我们提出了一个由实验观察启发的尖峰驱动的突触可塑性模型，并希望构建一个电子硬件设备，能够学习以半监督的方式对复杂刺激进行分类。在训练过程中，活动模式被连续施加在输入神经元上，一个附加的指导员信号驱动输出神经元朝向所需的活动。该网络由具有持续泄漏和地板的完整的一线神经元组成。突触是双稳态的，突触前棘波的到来会改变它们。变化的迹象由去极化和整合突触后动作电位的变量的状态决定。在训练阶段之后，教练信号被移除，输出神经元完全由塑性突触加权的输入神经元的活动驱动。在没有刺激的情况下，突触无限期地保持其内部状态。记忆对于自发活动的破坏性行为也非常强大。
由2000个输入神经元组成的网络能够正确分类大量（数千）高度重叠的模式（300类预处理乳胶字符，每个类30个模式，以及NIST字符数据集的一个子集）并以优于或可与人工神经网络相比的性能进行推广。最后，我们表明，突触动力学与诱导长期修饰的许多实验观察相一致（突触时间依赖性可塑性及其对突触后去极化和突触前、后神经元频率的依赖性）。

引用于10文件

MSC公司：

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
92C20美元 神经生物学
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\textit{J.M.Brader}等人，《神经计算》。19，第11号，2881--2912（2007；Zbl 1129.92002）
全文： 内政部 链接

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