神经元网络协同学习
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- 论文作者：李春光
- 年：2016
- 作者机构：浙江大学信息与电子工程学院;
- 论文关键词：学习 ; 可塑性 ; 协同
- 会议召开时间：2016-08-04
- 会议录名称：第三届全国神经动力学学术会议论文摘要集
- 语种：中文
- 分类号：Q42
- 学会代码：AGLU
- 会议名称：第三届全国神经动力学学术会议
- 会议地点：中国甘肃敦煌
- 主办单位：中国力学学会动力学与控制专业委员会神经动力学专业组
- 学会名称：中国力学学会
- 页数：1
- 文件大小：608k
- 原文格式：D
- 会议级别：全国
摘要
学习是神经系统中的一个非常重要的过程。近年来研究发现,不仅突触权值可以通过学习自适应地调解,神经元自身特性也可以通过学习自适应调解,此即神经元内在可塑性。本研究通过对神经元内在可塑性建模,研究了神经元内可塑性和突触可塑性二者协同在大脑进行神经信息处理中起到的可能作用;然后借鉴协同可塑性的神经机理,并结合信息论学习理论,提出了协同学习算法,研究表明,协同学习可在简化网络结构的同时,提高学习性能。
引文
[1]Li C.,A model of neuronal intrinsic plasticity,IEEE Transactions on Autonomous Mental Development,2011,3(4):277-284.
[2]Li C.,Li Y.,A Spike-based model of neuronal intrinsic plasticity,IEEE Transactions on Autonomous Mental Development,2013,5(1):62-73.
[3]Li Y.,Li C.,Synergies between Intrinsic and Synaptic Plasticity Based on Information Theoretic Learning,PLo S One,2013,8(5):e62894.
[4]Li C.,Li Y.,A Review on Synergistic Learning,IEEE Access,2016,4(1):119-134.
[2]Li C.,Li Y.,A Spike-based model of neuronal intrinsic plasticity,IEEE Transactions on Autonomous Mental Development,2013,5(1):62-73.
[3]Li Y.,Li C.,Synergies between Intrinsic and Synaptic Plasticity Based on Information Theoretic Learning,PLo S One,2013,8(5):e62894.
[4]Li C.,Li Y.,A Review on Synergistic Learning,IEEE Access,2016,4(1):119-134.