具备自主 Hebbian 学习能力的热力学一致化学脉冲神经元
神经与进化计算
2020-09-29 v1
摘要
我们提出一组完全自主、热力学一致的化学反应来实现脉冲神经元。该化学神经元能够以 Hebbian 方式学习输入模式。系统可扩展至任意多输入通道。我们展示了其在学习输入中的频率偏倚以及不同输入通道间相关性方面的性能。时间相关性的高效计算需要高度非线性的激活函数。讨论了非线性激活函数的资源需求。除该热力学一致的 CN 模型外,我们还提出了一个可在合成生物学背景下设计的生物学合理版本。
关键词
引用
@article{arxiv.2009.13207,
title = {A thermodynamically consistent chemical spiking neuron capable of autonomous Hebbian learning},
author = {Jakub Fil and Dominique Chu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.13207},
year = {2020}
}