生物に着想を得たaVLSIにおける時間的相関の学習

時間的非対称ヘッブ学習は、最近の神経生理学実験から得られたデータに基づくアルゴリズムの一群です。従来のヘッブ学習ルールは平均スパイク率を使用して学習を促進しますが、この新しい学習形式は正確なスパイクタイミングを含んでいます。したがって、これらのアルゴリズムは時間的スパイク相関を捉えることができます。我々は、アナログVLSIにおける時間的非対称ヘッブ学習を実装するための回路と方法を提示します。また、スパイク列の相関を学習する小さなフィードフォワード2層ネットワークについて説明します。提案されたアイデアを検証するために、単一ニューロンと適応型スパイキングニューロンのネットワークを含むチップがCMOS 0.6μプロセスで製造されました。