Abstract-Ett grundläggande inslag i lärandet hos djur är "förmågan att glömma" som gör det möjligt för en organism att uppfatta, modellera och fatta beslut från olika informationsströmmar och anpassa sig till föränderliga miljöer. Mot denna bakgrund presenterar vi en ny oövervakad inlärningsmekanism ASP (Adaptive Synaptic Plasticity) för förbättrad igenkänning med Spiking Neural Networks (SNNs) för realtidsinlärning i en dynamisk miljö. Vi har en adaptiv sönderfallsmekanism med den traditionella Spike Timing Dependent Plasticity (STDP) lära sig modellanpassning i SNNs. Läckan av synapsvikterna moduleras baserat på den tidsmässiga korrelationen mellan de pre- och postsynaptiska nervcellernas spikmönster. Denna mekanism hjälper till att gradvis glömma bort obetydliga uppgifter och samtidigt behålla viktig, men ändå gammal, information. ASP upprätthåller således en balans mellan glömska och omedelbar inlärning för att konstruera en stabil plastisk självadaptiv SNN för kontinuerlig förändring av ingångar. Vi visar att den föreslagna inlärningsmetoden tar itu med katastrofal glömska samtidigt som den ger avsevärt förbättrad noggrannhet i förhållande till den konventionella STDP inlärningsmetoden för ansökningar om sifferigenkänning. Dessutom observerar vi att den föreslagna inlärningsmodellen automatiskt kodar selektiv uppmärksamhet mot relevanta funktioner i indata samtidigt som påverkan av bakgrundsbuller (eller denominering) minskar ytterligare förbättra robustheten i ASP-lärandet.
En oövervakad inlärningsmekanism föreslås av Panda et al. REF för bättre erkännande med SNN för online-inlärning i en dynamisk miljö.
ASP: Learning to Forget with Adaptive Synaptic Plasticity in Spiking Neural Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems (Volume: 8, Issue: 1, March 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}