I timing-baserade neurala koder, neuroner måste avge åtgärder potentialer vid exakta ögonblick i tiden. Vi använder en övervakad inlärning paradigm för att härleda en synaptisk uppdatering regel som optimerar genom gradient uppstigning sannolikheten för postsynaptiska skott vid en eller flera önskade bränningstider. Vi finner att den optimala strategin för upp- och nedreglerande synaptiska efficacies beror på den relativa tidpunkten mellan presynaptic spik ankomst och önskad postsynaptic bränning. Om den presynaptiska spiken anländer innan den önskade postsynaptiska spiktiden, förutsäger vår optimala inlärningsregel att synapsen bör bli potentierad. Beroendet av potentieringen av spiktidpunkten återspeglar direkt tidsförloppet för en excitatorisk postsynaptisk potential. Men vårt tillvägagångssätt ger ingen unik anledning till synapsdepression under omvänd spetstidpunkt. Faktum är att förekomsten och amplituden av depression av synaptiska efficacies för omvänd spets timing beror på hur begränsningar genomförs i optimeringsproblem. Två olika begränsningar, kontroll av postsynaptiska frekvenser och kontroll av temporal lokalitet, studeras. Förhållandet mellan våra resultat och spets-timing-beroende plasticitet och förstärkning lärande diskuteras.
Pfister m.fl. REF utformade en övervakad inlärningsalgoritm för en enda SN som uppdaterar synapsvikter för att öka sannolikheten för postsynaptisk bränning vid flera önskade tillfällen.
Optimal Spike-Timing-Dependent Plasticity for Precise Action Potential Firing in Supervised Learning
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}