Spiking Neural Networks (SNN) visade sig vara lämpliga verktyg för behandling av spatio-temporal information. På grund av deras inneboende komplexitet är det dock svårt att formulera effektiva övervakade inlärningsalgoritmer för SNN och det är fortfarande ett viktigt problem inom forskningsområdet. Denna artikel presenterar SPAN - en spikande neuron som kan lära sig associationer av godtyckliga spiktåg på ett övervakat sätt som möjliggör bearbetning av spatio-temporal information kodad i den exakta tidpunkten för spikar. Tanken med den föreslagna algoritmen är att omvandla spiktåg under inlärningsfasen till analoga signaler så att vanliga matematiska operationer kan utföras på dem. Med hjälp av denna konvertering är det möjligt att tillämpa den välkända Widrow-Hoff-regeln direkt på de transformerade spiktågen för att justera synapsvikterna och för att uppnå ett önskat in-/utgångsspetsbeteende hos neuronen. I den här presenterade experimentella analysen utvärderas den föreslagna inlärningsalgoritmen för dess inlärningsförmåga, dess minneskapacitet, dess robusthet mot bullriga stimuli och dess klassificeringsprestanda. Skillnader och likheter mellan SPANN avseende två relaterade algoritmer, ReSuMe och Chronotron, diskuteras.
SPAN-regeln REF omvandlar in- och utsignaler till analoga signaler och tillämpar sedan Widrow-Hoff-regeln för att härleda en inlärningsalgoritm.
SPAN: SPIKE PATTERN ASSOCIATION NEURON FOR LEARNING SPATIO-TEMPORAL SPIKE PATTERNS
{'venue': 'International journal of neural systems', 'journal': 'International journal of neural systems', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}