Reservoir computing with self-organizing neural oscillators

Khajehabdollahi, S; Giannakakis, E; Prosi, J; Levina, A

doi:10.1162/isal_a_00409

Reservoir computing with self-organizing neural oscillators

Khajehabdollahi, S., Giannakakis, E., Prosi, J., & Levina, A. (2021). Reservoir computing with self-organizing neural oscillators. In Artificial Life Conference Proceedings. MIT Press. doi:10.1162/isal_a_00409.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-EB91-B 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000E-6BF9-2

資料種別: 会議論文

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Khajehabdollahi, S, 著者
Giannakakis, E¹, 著者
Prosi, J², 著者
Levina, A¹, 著者

所属:
1Institutional Guests, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_3505519
2Department of Computational Neuroscience, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_3017468

内容説明

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キーワード: -

要旨: Reservoir computing is a powerful computational framework that is particularly successful in time-series prediction tasks. It utilises a brain-inspired recurrent neural network and allows biologically plausible learning without backpropagation. Reservoir computing has relied extensively on the self-organizing properties of biological spiking neural networks. We examine the ability of a rate-based network of neural oscillators to take advantage of the self-organizing properties of synaptic plasticity. We show that such models can solve complex tasks and benefit from synaptic plasticity, which increases their performance and robustness. Our results further motivate the study of self-organizing biologically inspired computational models that do not exclusively rely on end-to-end training.

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日付: オンライン出版: 2021-07

出版の状態: オンラインで出版済み

ページ: 3

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出版物名: Artificial Life Conference Proceedings

種別: 会議論文集

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出版社, 出版地: MIT Press

ページ: 3 巻号: 2021 通巻号: 78 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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