spike-timing dependent plasticity | BriefGPT

关键词spike-timing dependent plasticity

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简单和复杂的尖峰神经元：在简单 STDP 场景下的观点和分析
本研究比较了三种简单的脉冲神经元模型 (简洁型、二次型和指数型)，利用 Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP) 在 N-MNIST 和 DVS Gestures 数据集上测试它们的分类表现，结果显示
PDF2 years ago
基于 STDP 的突触可塑性神经网络有监督学习算法
本文提出了一种基于 Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP) 的监督学习算法，用于基于 Leaky Integrate-and-fire (LIF) 神经元的分层 Spiking Neural Net
PDF2 years ago
IJCAI时间序列的玻尔兹曼机
本文综述了针对时间序列扩展的玻尔兹曼机，介绍了后向传递算法通过时间学习参数的实现。此外，为了解决在线学习中 BPTT 的计算复杂度随着时间序列长度的线性增长的问题，介绍了动态玻尔兹曼机（DyBM）及其基于时间本地性的学习规则，该规则与生物神
PDF7 years ago
STDP 作为突触前活动与突触后活动变化率的乘积
通过权重更新公式来模拟突触可塑性变化，该公式仅利用神经元的发射率和其导数做出权重更新的改变，该公式可以视为随机梯度下降，用于神经动力学寻求降低目标函数。
PDF9 years ago
用于精确动作电位触发的最优时序依赖可塑性
采用监督式学习方法，根据突触后的发放时刻的概率通过梯度上升优化突触效能，预测神经元发放行为的最优化策略与 STDP 很相似，其衰减和增强均基于不同的突触后和突触前信号的时序差异，并根据不同约束条件的实现方式，分析了突触效能的抑制及其幅度。
PDF19 years ago