Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F09%3A00318366" target="_blank" >RIV/67985807:_____/09:00318366 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons

Popis výsledku v původním jazyce

A slightly simplified version of the Spike Response Model SRM0 of a spiking neuron is tailored to gradient learning. In particular, the evolution of spike trains along the weight and delay parameter trajectories is made perfectly smooth. For this model aback-propagation-like learning rule is derived which propagates the error also along the time axis. This approach overcomes the difficulties with the discontinuous-in-time nature of spiking neurons, which encounter previous gradient learning algorithms(e.g. SpikeProp). The new algorithm can naturally cope with multiple spikes and preliminary experiments confirm the smoothness of spike creation/deletion process.

Název v anglickém jazyce

Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons

Popis výsledku anglicky

A slightly simplified version of the Spike Response Model SRM0 of a spiking neuron is tailored to gradient learning. In particular, the evolution of spike trains along the weight and delay parameter trajectories is made perfectly smooth. For this model aback-propagation-like learning rule is derived which propagates the error also along the time axis. This approach overcomes the difficulties with the discontinuous-in-time nature of spiking neurons, which encounter previous gradient learning algorithms(e.g. SpikeProp). The new algorithm can naturally cope with multiple spikes and preliminary experiments confirm the smoothness of spike creation/deletion process.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Advances in Neuro-Information Processing. Revised Selected Papers Part II

ISBN

978-3-642-03039-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Auckland

Datum konání akce

25. 11. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000270578200022