論文の概要: Formation of cell assemblies with iterative winners-take-all computation and excitation-inhibition balance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00706v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 08:20:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 03:30:41.795288
• Title: Formation of cell assemblies with iterative winners-take-all computation and excitation-inhibition balance
• Title（参考訳）: 反復受賞者による細胞集合体の形成-全計算と励起抑制バランス
• Authors: Viacheslav Osaulenko and Danylo Ulianych
• Abstract要約: 我々はkWTAの計算容易性を共有し、より柔軟でリッチなダイナミクスを持つ中間モデルを提案する。 ヘビアン的な学習規則を考察し,複数の安定化機構を持つ二分重の学習規則を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper targets the problem of encoding information into binary cell assemblies. Spiking neural networks and k-winners-take-all models are two common approaches, but the first is hard to use for information processing and the second is too simple and lacks important features of the first. We present an intermediate model that shares the computational ease of kWTA and has more flexible and richer dynamics. It uses explicit inhibitory neurons to balance and shape excitation through an iterative procedure. This leads to a recurrent interaction between inhibitory and excitatory neurons that better adapts to the input distribution and performs such computations as habituation, decorrelation, and clustering. To show these, we investigate Hebbian-like learning rules and propose a new learning rule for binary weights with multiple stabilization mechanisms. Our source code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,情報をバイナリセルアセンブリにエンコードする問題を対象とする。 ニューラルネットワークとk-winners-take-allモデルをスパイクすることは2つの一般的なアプローチであるが、情報処理には1つは使いづらい。 我々はkWTAの計算容易性を共有し、より柔軟でリッチなダイナミクスを持つ中間モデルを提案する。 明示的な抑制ニューロンを使用して、反復的な手順で興奮をバランスさせ形作る。 これにより、刺激ニューロンと興奮ニューロンの繰り返し相互作用が生じ、入力分布に適応し、習慣化、デコリレーション、クラスタリングなどの計算を行う。 そこで本研究では,複数の安定化機構を有する2元重みに対する新しい学習規則を提案する。 ソースコードは公開されています。

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