Artificial neural network with modulation of synaptic coefficients


Cite item

Abstract

The model of neural network based on artificial neuron with dynamic synaptic weights was constructed. As main model processes for changing the synaptic weights were chosen: weakening of a synaptic weight in the absence of synapse stimulation, and modulation of synapse with synchronous irritation of some other synaptic junction.

About the authors

Maxim N Nazarov

National Research University of Electronic Technology

Email: Nazarov-Maximilian@yandex.ru
Assistant, Dept. of Higher Mathematics – 1. 5, Proezd 4806, Moscow, Zelenograd, 124498, Russia

References

  1. Голубев Ю. Ф. Нейронные сети в мехатронике // Фундамент. и прикл. Матем., 2005. Т. 11, № 8. С. 81–103.
  2. Wasserman P. D. Neural Computing, theory and practice. New York: Van Nostrand Reinhold, 1989.
  3. Kohonen T. Self-Organizing Maps. Third extended edition / Springer Series in Information Sciences. Vol. 30. Berlin: Springer-Verlag, 2001. xx+501 pp.
  4. Hodgkin A. L., Huxley A. F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J. Physiol., 1952. no. 4. Pp. 500–544.
  5. Майоров В. В., Мышкин И. Ю. Математическое моделирование нейронной сети на основе уравнений с запаздыванием // Матем. моделирование, 1990. Т. 2, № 11. С. 64–76.
  6. Дунаева О. А. Принципы построения слоистых нейронных сетей на основе импульсных нейронов // Модел. и анализ информ. систем., 2011. Т. 18, № 2. С. 65–76.
  7. Коновалов Е. В. Задача адаптации обобщенного нейронного элемента // Модел. и анализ информ. систем., 2012. Т. 19, № 1. С. 69–83.
  8. Han J.-H., Kushner S. A., Yiu A. P., Cole C. J., Matynia A., Brown R. A., Neve R. A., Guzowski J. F., Silva A. J., Josselyn S. A. Neuronal Competition and Selection During Memory Formation // Science, 2007. Vol. 316, no. 5823. Pp. 457–460.
  9. Antonov I., Antonova I., Kandel E. R., Hawkinssend R. D. Activity-Dependent Presynaptic Facilitation and Hebbian LTP Are Both Required and Interact during Classical Conditioning in Aplysia // Neuron, 2003. Vol. 37, no. 1. Pp. 135–147.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Samara State Technical University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).