脉冲神经集群上的草稿记忆模型
神经与进化计算
2016-03-29 v1
摘要
描述了一种针对具有脉冲传播延迟的神经网络(SNNwD)的草稿记忆模型(DM)。该方法的新颖之处在于DM能够立即学习，仅呈现一次刺激，无需突触权重改变，且无需外部学习算法。该模型的基础是将脉冲捕获在神经环路中。为了构建DM，我们开发了本文中亦描述的两个功能块。解码器块从单一脉冲源接收输入并将其连接到多个输出中的一个。选择器块以相反方向工作，接收多个脉冲源并将其中之一连接到单一输出。我们通过在素数分类任务中测试DM实现了概念验证。这种基于激活的记忆可用作即时和短期记忆。
引用
@article{arxiv.1603.08146,
title = {A Draft Memory Model on Spiking Neural Assemblies},
author = {João Ranhel and João H. Albuquerque and Bruno P. M. Azevedo and Nathalia M. Cunha and Pedro J. Ishimaru},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.08146},
year = {2016}
}