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基于钙的Hebbian规则的尖峰时序依赖可塑性学习的尖峰神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于钙踪迹的Hebbian局部学习规则，解决了现有模型对尖峰时序和平均发火率关注不足的问题。该模型在MNIST数字识别任务中表现出良好的适应性和效率，能够根据尖峰活动调整学习率，体现了尖峰时序与发火率在神经网络连通性中的互补作用。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于钙踪迹的Hebbian局部学习规则。
- 该模型解决了现有模型对尖峰时序和平均发火率关注不足的问题。
- 模型在MNIST数字识别任务中表现出良好的适应性和效率。
- 能够根据尖峰活动调整学习率。
- 研究体现了尖峰时序与发火率在神经网络连通性中的互补作用。
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