Biologisch plausibles Spiking-Netz sagt „was, wann und wie wahrscheinlich“ voraus
LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Forschungsteam von der Universität Tokio hat ein spikendes, rekurrentes Neuronennetz vorgestellt, das Ereignisse gleichzeitig nach Identität, Zeitpunkt und Wahrscheinlichkeit vorhersagen kann. Statt globaler Trainingsschleifen wie Backpropagation nutzt das Modell lokale Lernregeln an den Readout-Verbindungen. In Tests passt es sich innerhalb von wenigen Trainingsblöcken schnell an, wenn sich Wahrscheinlichkeiten oder Zeitverzögerungen […]
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