NEF уделяет большое внимание биологическому правдоподобию. Однако мне непонятно, почему правило обучения Prescribed Error Sensitivity (PES), используемое во многих моделях на основе NEF, считается биологически правдоподобным. Я слышал, что:
Но я не уверен, как он это делает и почему это важно. В частности, что должна продемонстрировать альтернатива PES, чтобы показать, что они улучшили биологическую достоверность?
Чтобы правило обучения было биологически правдоподобным, оно должно зависеть только от знаний/информации, локальных для нейрона (без глобальной информации о популяции нейронов), и должно соответствовать экспериментальным данным нейронауки.
Как обсуждалось в « Одновременном обучении когнитивных функций без учителя и с учителем в биологически правдоподобных импульсных нейронных сетях » Беколая и др., Влияние правила обучения PES на декодеры формулируется как:
Все эти переменные требуют только локальной информации для нейрона. Из бумаги:
Ключевое различие между этим правилом и обратным распространением заключается в том, что глобальное отображение в локальное выполняется путем наложения части пространства векторов ошибок, к которой каждый нейрон чувствителен через свой кодировщик. Это ограничивает гибкость, но устраняет зависимость от глобальной информации, делая правило биологически правдоподобным.
Чтобы действительно сопоставить экспериментальные данные всплесков STDP, PES должен быть объединен с правилом обучения Bienenstock, Cooper, Munro (BCM), чтобы обеспечить разреженность кодировщиков. Это создает гомеостатическое правило PES (hPES).
Это соответствует следующим экспериментам из « Синаптическая модификация за счет коррелированной активности: новый взгляд на постулат Хебба » Би и Пу.
В дополнение к этим экспериментам существуют различные документы, в которых правило обучения PES используется для воспроизведения таких вещей, как модель условного рефлекса страха и модель задачи с N-руким бандитом , однако эти доказательства не обязательно уникальны для правила обучения PES.