neurali:stdp_learning_method
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neurali:stdp_learning_method [2015/07/16 16:26] – [One winner take all] profpro | neurali:stdp_learning_method [2020/06/08 22:20] (current) – external edit 127.0.0.1 | ||
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+ | ====== STDP learning methodt ====== | ||
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+ | Questo dovrebbe essere un metodo unsupervised competitivo, | ||
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+ | PRECISAZIONE: | ||
+ | ===== One winner take all ===== | ||
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+ | La rete ha come obiettivo quello di riconoscere un segnale pattern, che quando passa dentro la rete, viene analizzato a pezzetti di lunghezza confrontabile tauxx membrana. | ||
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+ | In pratica in un gruppo di neuroni ce n'è uno che si attiva prima di tutti quando riconosce un celrto segnale pattern, e lui vince sugli altri. Si dice anche // | ||
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+ | I suoi vicini possono riconoscere i pezzetti di pattern successivi | ||
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+ | NOTA: Per mantenere il funzionamento One winner take all, **si possono usare sinapsi inibitorie statiche** (non stdp) | ||
+ | ===== Connessioni laterali inibitorie ===== | ||
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+ | La freccia è una sinapsi eccitatoria , il rombo è una sinapsi inibitoria | ||
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+ | {{ : | ||
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+ | Il primo neurone (della seconda colonna) che si attiva, attiva anche una inibizione ai suoi vicini. | ||
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+ | È una competizione: | ||
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+ | =====Parametri===== | ||
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+ | neurone | ||
+ | * modello: Leaky Integrator and Fire (di Gerstner?) | ||
+ | * tauxx_m : 10 ms | ||
+ | * tauxx_s : 2.5 ms | ||
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+ | Sinapsi STDP | ||
+ | |||
+ | * tauxx_plus: 16.8 ms | ||
+ | * tauxx_minus: | ||
+ | * larghezza finestra STDP: -7 · tauxx_plus ; +7 · tauxx_minus | ||
+ | * a_plus: 0.03; | ||
+ | * a_minus: 0.85 · a_plus | ||
+ | * peso random uniforme tra 0 e 1 | ||
+ | |||
+ | su questa sinapsi prevale la depressione: | ||
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+ | =====Neuroni inibitori intermedi===== | ||
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+ | La regola (o principio) di Dale afferma che lungo un assone, tutte le sinapsi uscenti da quel neurone devono essere tutte dello stesso tipo (eccitatorie o inibitorie) | ||
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+ | Nel precedente schema viene violata la regola di Dale?????????????, | ||
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