Текущий выпуск Номер 1, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'гомеостатическая синаптическая пластичность':
Найдено статей: 1
  1. Киселев М.В.
    Исследование двухнейронных ячеек памяти в импульсных нейронных сетях
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 2, с. 401-416

    В данной работе изучаются механизмы рабочей памяти в импульсных нейронных сетях, состоящих из нейронов – интеграторов с утечкой и адаптивным порогом при включенной синаптической пластичности. Исследовались относительно небольшие сети, включающие тысячи нейронов. Рабочая память трактовалась как способность нейронной сети удерживать в своем состоянии информацию о предъявленных ей в недавнем прошлом стимулах, так что по этой информации можно было бы определить, какой стимул был предъявлен. Под состоянием сети в данном исследовании понимаются только характеристики активности сети, не включая внутреннего состояния ее нейронов. Для выявления нейронных структур, которые могли бы выполнять функцию носителей рабочей памяти, была проведена оптимизация параметров и структуры импульсной нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Были обнаружены два типа таких нейронных структур: пары нейронов, соединенных связями с большими весами, и длинные древовидные нейронные цепи. Было показано, что качественная рабочая память может быть реализована только с помощью сильно связанных нейронных пар. В работе исследованы свойства таких ячеек памяти и образуемых ими структур. Показано, что характеристики изучаемых двухнейронных ячеек памяти легко задаются параметрами входящих в них нейронов и межнейронных связей. Выявлен интересный эффект повышения селективности пары нейронов за счет несовпадения наборов их афферентных связей и взаимной активации. Продемонстрировано также, что ансамбли таких структур могут быть использованы для реализации обучения без учителя распознаванию паттернов во входном сигнале.

    Ключевые слова: импульсная нейронная сеть, гомеостатическая синаптическая пластичность, распознавание пространственно-временных паттернов, рабочая память, нейрон – интегратор с утечкой, адаптивный пороговый мембранный потенциал, STDP.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований