AI用語集
人工知能の完全辞典
BCM学習規則
シナプス可塑性の生物物理学的理論であり、平均的シナプス後活動に応じて変動する可塑性変化の閾値を導入する。BCM規則はLTPとLTDを一貫した数学的枠組みで統一する。
グローバルシナプス可塑性
神経回路網のスケールで調整されたシナプス変調プロセスであり、しばしば神経モジュレーターや報酬シグナルを含む。グローバル可塑性は、ニューモルフィックシステムにおける文脈的適応と一般化を可能にする。
メタ可塑性
シナプス活動の履歴が同じシナプスの将来の可塑性特性を修正する現象。メタ可塑性は、以前の可塑性状態の長期的な記憶を導入する。
構造的可塑性
シナプスの作成、除去、再構成による神経回路網の物理的接続性の修正。機能的可塑性とは対照的に、ニューモルフィック回路のトポロジー的アーキテクチャを変化させる。
機能的可塑性
回路網のトポロジー構造を変更せずに既存のシナプス接続の効率を変化させる。機能的可塑性は主にシナプス重みの変化に関与する。
オジャの規則
正規化項を導入してシナプス重みを安定化させるためにヘッブの規則を修正した学習アルゴリズム。オジャの規則は、ニューモルフィック回路網における主成分の抽出を可能にする。
周波数依存性可塑性
シナプス変化の方向と振幅が刺激周波数に依存する可塑性の形式。一般的に低周波数（LTD誘発）と高周波数（LTP誘発）を区別する。
カルシウム依存性可塑性
細胞内カルシウム濃度がシナプス変化の方向を決定する機構。低濃度はLTDを促進し、高濃度はLTPを誘発する。
汎化ヘッブ則
シナプスうつ抑制と正規化の項を含み、重みの爆発的な成長を避けるためのヘッブ原理の拡張。このより現実的な定式化は、ニューモルフィック実装で広く使用されている。
トリプレットSTDP可塑性
3つの活動電位間の相互作用を考慮し、生物学的な実験データをより良く再現するSTDPの変種。時間的学習現象のより正確なモデリングを提供する。
スパイクバンドル可塑性
孤立したスパイクではなく、活動電位のグループまたは「バンドル」がシナプスの変更を決定する可塑性のメカニズム。このアプローチは、神経伝達の動的な性質をよりよく捉える。