Двовимірна модель навчання у спайкових нейронних мережах з гомеостазом та навчанням з підкріпленням

• Main Author: Осауленко, В.М.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2017
• Series: Системні дослідження та інформаційні технології
• Subjects: Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
• Online Access: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/151168

Cкладність молекулярних механізмів, що підтримують формування пам’яті, заважає побудові простих, але вичерпних моделей для ефективної симуляції великих нейронних мереж. Запропоновано феноменологічну модель правила навчання, що описує силу зв’язку через повільну і швидку змінні. Їх взаємодія дозволяє об’єднати навчання без учителя та навчання з підкріпленням. Результати симуляції свідчать про стабільність сили зв’язку завдяки взаємодії двох змінних та швидкій формі гомеостатичної пластичності. Мультиплікативна форма масштабування ваг зберігає патерни пам’яті статистично більш частих стимулів. Подібним чином до підходу допоміжних слідів модель відслідковує нещодавні зміни сили зв’язку між нейронами і дозволяє їх підсилити. Наведено міркування про можливу біологічну інтерпретацію запропонованої моделі, що включає швидке переміщення рецепторів до мембрани і стабілізацію їх у кластери.