En ny inlärningsregel (Precis-Spike-Driven (PSD) Synaptic Plasticity) föreslås för bearbetning och memorering av spatiotemporala mönster. PSD är en övervakad inlärningsregel som är analytiskt härledd från den traditionella Widrow-Hoff regeln och kan användas för att träna neuroner för att associera en inmatning spatiotemporal spik mönster med en önskad spik tåg. Synaptisk anpassning drivs av felet mellan önskad och den faktiska utdata spikar, med positiva fel som orsakar långsiktig potentiering och negativa fel som orsakar långsiktig depression. Storleken på ändringen är proportionell mot en stödberättigande spår som utlöses av ffent spikar. PSD-regeln är både beräkningseffektiv och biologiskt rimlig. Egenskaperna hos denna inlärningsregel undersöks ingående genom experimentella simuleringar, inklusive dess inlärningsprestanda, dess allmängiltighet mot olika neuronmodeller, dess robusthet mot bullriga tillstånd, dess minneskapacitet och effekterna av dess inlärningsparametrar. Experimentella resultat visar att PSD regeln är kapabel till spatiotemporal mönsterklassificering, och kan även överträffa en väl undersökt referensalgoritm med den föreslagna relativa konfidenskriteriet. PSD-regeln valideras ytterligare på ett praktiskt exempel på ett problem med optisk karaktärsigenkänning. Resultaten visar återigen att det kan uppnå en bra igenkänning prestanda med en korrekt kodning. Slutligen ges en detaljerad diskussion om PSD-regeln och flera relaterade algoritmer, inklusive tempotron, SPAN, Chronotron och ReSuMe.
PSD-algoritmen REF använder Widrow-Hoff-regeln för att empiriskt bestämma en likvärdig inlärningsregel för spikande neuroner.
Precise-Spike-Driven Synaptic Plasticity: Learning Hetero-Association of Spatiotemporal Spike Patterns
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}