STDP - AGI

STDP

https://gyazo.com/bc7b0c0647c8bd6fcbca34b9212e9917

細胞Aが発火→細胞Bが発火によりA→Bのシナプス結合が強まる

細胞Bが発火→細胞Aが発火によりA→Bのシナプス結合が弱まる

因果性を表現？

feedforwardとfeedbackが共に強い場合はないの？

重み更新$ \Delta w =

$ A^+ \exp{(\frac{\Delta t}{\tau})} \ \ (-\tau < \Delta t < 0)：LTP

$ A^- \exp(\frac{-\Delta t}{\tau_-}) \ \ (0 < \Delta t < \tau )：LTD

where $ \Delta t = (シナプス前細胞の発火時刻) - (シナプス後細胞の発火時刻)

$ A^+, A^-：learning rateの役割をもつ

$ A^+ > 0，$ A^- < 0

$ \tau：時間窓，~数十ms (細胞による)

学習が進むにつれ，シナプス後細胞の応答遅れが小さくなる

特定の刺激にのみすばやく反応するようになる

https://gyazo.com/1d1b564505f6af9ca2434d40d331cb75

こういうのもあるらしい (続メカ屋のための脳科学入門p.43，J.Ison et al., 2015)

XがAとBからほぼ同時に入力されると，両方に強く反応するようになる

XがAとBの情報を連合した