Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Probabilistic versus incremental presynaptic learning in biological plausible synapses
Año:2011
Áreas de investigación
  • Ingenierías
Datos
Descripción
In this paper, the presynaptic rule, a classical rule for hebbian learning, is revisited. It is shown that the presynaptic rule exhibits relevant synaptic properties like synaptic directionality, and LTP metaplasticity (long-term potentiation threshold metaplasticity). With slight modifications, the presynaptic model also exhibits metaplasticity of the long-term depression threshold, being also consistent with Artola, Brocher and Singer?s (ABS) influential model. Two asymptotically equivalent versions of the presynaptic rule were adopted for this analysis: the first one uses an incremental equation while the second, conditional probabilities. Despite their simplicity, both types of presynaptic rules exhibit sophisticated biological properties, specially the probabilistic version.
Internacional
Si
Nombre congreso
OWINAC 2011
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
La Palma, Islas Canarias, España
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-3-642-21343-4
DOI
10.1007/978-3-642-21344-1_9
Fecha inicio congreso
30/05/2011
Fecha fin congreso
03/06/2011
Desde la página
80
Hasta la página
89
Título de las actas
Foundations on Natural and Artificial Computation Lecture Notes in Computer Science, 2011, Volume 6686/2011
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Automatización en Señal y Comunicaciones (GASC)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones