基于延迟编码的脉冲网络中特征同质性的前馈和噪声容忍检测
神经元与认知
2021-03-30 v4
摘要
在视觉系统以及计算机视觉的研究中，焦点通常是对比边缘。然而，灵长类视觉系统包含大量对空间对比不敏感、反而对其视野中均匀同质照明有反应的细胞。这些信息的目的尚不清楚。在这里，我们提出了一种基于延迟编码和脉冲时间重合的机制，以纯前馈且快速的方式检测视觉区域中的特征同质性。我们展示了同质性信息如何与对比边缘信息相互作用，以潜在支持快速图像分割。此外，我们分析了神经元串扰（噪声）如何影响该机制的性能。我们表明，串扰的有害影响可以通过延迟的前馈抑制部分缓解，该抑制塑造了双相突触后事件。前馈抑制的延迟允许有效控制时间积分窗口的大小，从而控制重合阈值。所提出的模型基于纯前馈架构中的单脉冲延迟编码，支持低延迟处理，使其成为脉冲神经网络中一种有吸引力的计算方案，其中需要快速响应和低脉冲计数。
引用
@article{arxiv.1806.03881,
title = {Feed-forward and noise-tolerant detection of feature homogeneity in spiking networks with a latency code},
author = {Michael Schmuker and Rüdiger Kupper and Ad Aertsen and Thomas Wachtler and Marc-Oliver Gewaltig},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03881},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in Biological Cybernetics