Почему PES биологически правдоподобен?

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:

  • Он не полагается на какую-либо глобальную общую информацию между нейронами.
  • Он эмпирически воспроизвел различные аспекты STDP.

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?

Ответы (1)

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.

Только нейронная локальная информация

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 Δ г я формулируется как:

Δ г я знак равно κ Е а я

  • Е вектор ошибки отображается на отдельные нейроны, которые также представляют собой векторы той же размерности. Биологически предполагается, что вектором ошибки является уровень дофамина.
  • а я - это уровень активности каждого нейрона, который в NEF определяется как комбинация кодировщика нейрона и его функции активации. Подробнее см. в Принципе 1 NEF.
  • κ коэффициент масштабирования ошибки

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.

Сопоставление нейробиологических экспериментов

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.

частота_зависимости_STDP

STDP_curve

Другие репликации

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.