本文研究了Winner Take All（WTA）回路在整合分布于不同WTA网络中的信息以及通过自上而下的过程改进WTA网络推理和学习性能方面的适用性，并确认其可根据关键的神经形态学原理实现低延迟和高能效的神经形态硬件。

基于自上而下调节的 WTA 网络的贝叶斯信息集成
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