Modèles de plasticité à long terme: Apprentissage hébbien
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Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Couvre l'apprentissage hébbien, le renforcement de l'apprentissage, les types d'apprentissage, les modèles neuronaux, les règles d'apprentissage et l'homéostasie de poids.
Explore les règles d'apprentissage locales pour les représentations et les actions, couvrant la plasticité synaptique, le renforcement de l'apprentissage et les bonnes représentations.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
