Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Regra de Aprendizagem BCM
Teoria biofísica da plasticidade sináptica que introduz um limiar de modificação plástica variável de acordo com a atividade pós-sináptica média. A regra BCM unifica LTP e LTD num quadro matemático coerente.
Plasticidade Sináptica Global
Processo de modulação sináptica coordenado à escala da rede neuronal, frequentemente envolvendo neuromoduladores ou sinais de recompensa. A plasticidade global permite a adaptação contextual e a generalização em sistemas neuromórficos.
Metaplasticidade
Fenómeno em que o histórico de atividade sináptica modifica as propriedades de plasticidade futuras da mesma sinapse. A metaplasticidade introduz uma memória de longo prazo dos estados plásticos anteriores.
Plasticidade Estrutural
Modificação da conectividade física da rede neuronal pela criação, eliminação ou reestruturação das sinapses. Ao contrário da plasticidade funcional, ela altera a arquitetura topológica dos circuitos neuromórficos.
Plasticidade Funcional
Variação da eficácia das conexões sinápticas existentes sem modificar a estrutura topológica da rede. A plasticidade funcional diz respeito principalmente às mudanças nos pesos sinápticos.
Regra de Oja
Algoritmo de aprendizagem que modifica a regra de Hebb para estabilizar os pesos sinápticos, introduzindo um termo de normalização. A regra de Oja permite a extração das componentes principais em redes neuromórficas.
Plasticidade Dependente da Frequência
Forma de plasticidade onde o sentido e a amplitude da modificação sináptica dependem da frequência de estimulação. Geralmente distingue baixas frequências (induzindo LTD) de altas frequências (induzindo LTP).
Plasticidade Dependente do Cálcio
Mecanismo onde a concentração intracelular de cálcio determina a direção da modificação sináptica. Baixas concentrações favorecem a LTD, enquanto altas concentrações induzem a LTP.
Regra de Hebb Generalizada
Extensão do princípio hebbiano que inclui termos de depressão sináptica e normalização para evitar o crescimento explosivo dos pesos. Esta formulação mais realista é amplamente utilizada em implementações neuromórficas.
Plasticidade Triplet-STDP
Variante de STDP que leva em consideração as interações entre três potenciais de ação para reproduzir melhor os dados experimentais biológicos. Ela oferece uma modelagem mais precisa dos fenômenos de aprendizagem temporal.
Plasticidade por Pacotes de Spikes
Mecanismo de plasticidade onde grupos ou "pacotes" de potenciais de ação, em vez de spikes isolados, determinam as modificações sinápticas. Esta abordagem captura melhor a natureza dinâmica da transmissão neuronal.