I många fall bearbetar neuronerna information som bärs av de exakta tidpunkterna för spikar. Här visar vi hur neuroner kan lära sig att generera specifika tidsexakta utgångsspetsar som svar på inmatningsmönster av spikar med exakta tidpunkter, vilket bearbetar och memorerar information som är helt tidskodad, både som ingång och som utgång. Vi introducerar två nya övervakade inlärningsregler för spikande neuroner med tidskodning av information (kronotroner), en som ger hög minneskapacitet (E-learning) och en som har en högre biologisk resonlighet (I-learning). Med I-learning lär sig neuronen att avfyra målspetsen genom synapsförändringar som är proportionella mot synapsströmmarna vid tidpunkterna för verkliga och målutgångsspetsar. Vi studerar dessa inlärningsregler i datorsimuleringar där vi tränar integrera-och-eld neuroner. Båda inlärningsreglerna gör det möjligt för neuroner att avfyra vid önskad tidpunkt, med submillisekundersprecision. Vi visar hur kronotroner kan lära sig att klassificera sina ingångar, genom att skjuta identiska, temporalt exakta spiktåg för olika ingångar som tillhör samma klass. När inmatningen är bullrig leder klassificeringen också till bullerminskning. Vi beräknar lägre gränser för kromotronernas minneskapacitet och utforskar inverkan av olika parametrar på kromotronernas prestanda. Kronotronerna kan modellera neuroner som kodar information i tiden för den första spiken i förhållande till uppkomsten av framträdande stimuli eller neuroner i oscillatoriska nätverk som kodar information i faserna av spikar i förhållande till bakgrundsoscillationen. Våra resultat visar att bränning en spik per cykel optimerar minneskapaciteten i neuroner som kodar information i bränningsfasen i förhållande till en bakgrundsrytm.
I-learning-regeln definierades heuritiskt i REF där synapsförändringar beror på synapsströmmarna.
The Chronotron: A Neuron That Learns to Fire Temporally Precise Spike Patterns
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}