A Reinforcement Learning Framework for Spiking Networks with Dynamic Synapses
المؤلفون المشاركون
El-Laithy, Karim
Bogdan, Martin
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-10-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An integration of both the Hebbian-based and reinforcement learning (RL) rules is presented for dynamic synapses.
The proposed framework permits the Hebbian rule to update the hidden synaptic model parameters regulating the synaptic response rather than the synaptic weights.
This is performed using both the value and the sign of the temporal difference in the reward signal after each trial.
Applying this framework, a spiking network with spike-timing-dependent synapses is tested to learn the exclusive-OR computation on a temporally coded basis.
Reward values are calculated with the distance between the output spike train of the network and a reference target one.
Results show that the network is able to capture the required dynamics and that the proposed framework can reveal indeed an integrated version of Hebbian and RL.
The proposed framework is tractable and less computationally expensive.
The framework is applicable to a wide class of synaptic models and is not restricted to the used neural representation.
This generality, along with the reported results, supports adopting the introduced approach to benefit from the biologically plausible synaptic models in a wide range of intuitive signal processing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
El-Laithy, Karim& Bogdan, Martin. 2011. A Reinforcement Learning Framework for Spiking Networks with Dynamic Synapses. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-504829
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
El-Laithy, Karim& Bogdan, Martin. A Reinforcement Learning Framework for Spiking Networks with Dynamic Synapses. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2011 (2011), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-504829
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
El-Laithy, Karim& Bogdan, Martin. A Reinforcement Learning Framework for Spiking Networks with Dynamic Synapses. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-504829
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-504829
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر