Somatodendritic consistency check for temporal feature segmentation | nature communication (2020)
Toshitake Asabuki & Tomoki Fukai
https://doi.org/10.1038/s41467-020-15367-w
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一つの神経のモデルが、細胞体と樹状突起の2つの領域を持つMulti-compartment model
細胞体と樹状突起の間のエラー(KLダイバージェンス(Kullback–Leibler divergence))を減らすように、シナプスの重みを調節
シンプルな学習則で相関したブラインド信号源分離(blind source separation; BSS)が出来る
チャンク学習
Naa_tsure.iconヘブの学習則(Hebbian Learning)のところで、可塑性と安定性のジレンマという話との関連が気になる
これは一部の読み出しに相当する？
リザバー計算(Reservoir Computing; RC)
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Asabuki, T., Fukai, T. Somatodendritic consistency check for temporal feature segmentation. Nat Commun 11, 1554 (2020).