通过事件驱动的前向-前向过程学习脉冲神经系统

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LEARNING SPIKING NEURAL SYSTEMS WITH THE  EVENT-DRIVEN FORWARD-FORWARD PROCESS2303.18187 通过事件驱动的前向-前向过程学习脉冲神经系统 https://www.researchgate.net/publication/369717761_Contrastive-Signal-Dependent_Plasticity_Forward-Forward_Learning_of_Spiking_Neural_Systems/fulltext/642a429366f8522c38f26204/369717761_Contrastive-Signal-Dependent_Plasticity_Forward-Forward_Learning_of_Spiking_Neural_Systems.pdf 摘要   我们提出了一种新型的信用分配算法，用于无反馈突触的脉冲神经元信息处理。具体来说，我们提出了一种事件驱动的通用化方法，扩展了前馈-前馈学习过程和预测前馈-前馈学习过程，用于脉冲神经系统，该系统在刺激窗口内迭代处理感官输入。因此，递归电路计算每一层每个神经元的膜电位，作为局部自下而上、自上而下和横向信号的函数，从而促进了层级化、并行的神经计算方式。与依赖反馈突触调整神经电活 ………………………………