User Tools

Site Tools


neurali:stdp_learning_method

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision
Previous revision
neurali:stdp_learning_method [2015/07/16 16:26]
profpro [One winner take all]
neurali:stdp_learning_method [2020/06/08 22:20] (current)
Line 1: Line 1:
 +====== STDP learning methodt ======
 +
 +Questo dovrebbe essere un metodo unsupervised competitivo, dove sono presenti cioè delle sinapsi inibitorie che impediscono ad alcuni neuroni di attivarsi insieme ad altri,
 +
 +PRECISAZIONE: questo metodo dovrebbe usare il temporal coding, nella [[neurali:spiking_neural_network#codifica_degli_impulsi|codifica degli impulsi]]
 +===== One winner take all =====
 +
 +
 +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.
 +
 +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 //one-winner-take-all//
 +
 +I suoi vicini possono riconoscere i pezzetti di pattern successivi
 +
 +NOTA: Per mantenere il funzionamento One winner take all, **si possono usare sinapsi inibitorie statiche** (non stdp)
 +===== Connessioni laterali inibitorie =====
 +
 +La freccia è una sinapsi eccitatoria , il rombo è una sinapsi inibitoria
 +
 +{{ :neurali:stdp-learning.png?300 |}}
 +
 +Il primo neurone (della seconda colonna) che si attiva, attiva anche una inibizione ai suoi vicini.
 +
 +È una competizione: è il primo che si attiva a vincere tutto.
 +
 +=====Parametri=====
 +
 +neurone 
 +  * modello: Leaky Integrator and Fire (di Gerstner?)
 +  * tauxx_m : 10 ms
 +  * tauxx_s : 2.5 ms
 +
 +Sinapsi STDP
 +
 +  * tauxx_plus: 16.8 ms
 +  * tauxx_minus: 33.7 ms
 +  * 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: tauxx_plus · a_plus < tauxx_minus · a_minus
 +
 +
 +=====Neuroni inibitori intermedi=====
 +
 +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)
 +
 +Nel precedente schema viene violata la regola di Dale?????????????, e si possono aggiungere neuroni inibitori intermedi
 +
  
neurali/stdp_learning_method.txt · Last modified: 2020/06/08 22:20 (external edit)