SNN_STDP
STDP
是一种时间不对称的Hebbian学习形式,由突触前和突触后神经元的脉冲时间的时间相关性引起的。是一种双向Hebbian学习法则。
突触权重变化\(\Delta w\)依赖于突触前脉冲的到达和突触后脉冲的相对时序。假设突触前脉冲到达的时刻为\(t_j^f,f=1,2,3,...\),同样的\(t_i^n,n=1,2,3,...\)表示突触后脉冲到达的时刻。所以,总权重变化\(\Delta w_j\)为:
\(\Delta w_j=\displaystyle\sum_{f=1}^N\displaystyle\sum_{n=1}^N W(t_i^n-t_j^f)\)
其中,\(W\)表示STDP函数,常用的STDP函数是根据LTP和LTD来进行的
\(W(x)=A_+e^{-\frac{x}{\tau_+}},x>0\)
\(W(x)=-A_-e^{\frac{x}{\tau_-}},x<0\)
\(A_+\)和\(A_-\)取决于突触值。时间常数通常为\(10ms\)。
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