基于尖峰时间依赖的可塑性：尖峰神经网络中的变化（用MATLAB实现）

简介：
本研究探讨了尖峰时间依赖可塑性在尖峰神经网络中的应用，并利用MATLAB实现了相关的模拟实验，分析了不同参数对网络性能的影响。 尖峰时间依赖性可塑性的机制在突触后放电之前出现突触前尖峰时增强相关突触权重，并在突触后放电之后出现突触前尖峰时减弱相关突触权重。如果两个神经元的尖峰时间差异很小，那么这种变化对突触权重的影响最大；随着两者之间的时间差增大，影响呈指数递减的趋势。当两者的尖峰时间差距超过20毫秒时，则不会发生任何修改。 该机制建立在Song S.、Miller KD 和 Abbott LF 提出的生物学模型的基础上：“通过尖峰时间依赖性的突触可塑性进行竞争性赫布学习”，发表于Nature Neuroscience，第3卷，第9期，页码为 919-926, 年份是2000年。其基本原理在于：如果一个神经元在另一个已经开始放电之后才产生动作电位，则前者不大可能对后者有显著影响；相反地，在后一神经元即将开始活动之前就发生前一神经元的动作电位，更有可能导致后续的突触反应。 此机制的作用仅限于调整现有的连接强度，并不会创建新的或删除已有的突触联系。