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BCM学习规则
一种突触可塑性的生物物理理论，引入了根据突触后平均活动而变化的可塑性修改阈值。BCM规则在一致的数学框架中统一了LTP和LTD。
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全局突触可塑性
在神经网络规模上协调的突触调制过程，通常涉及神经调质或奖励信号。全局可塑性在神经形态系统中实现情境适应和泛化。
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元可塑性
突触活动历史改变同一突触未来可塑性属性的现象。元可塑性引入了对先前可塑性状态的更长期记忆。
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结构可塑性
通过创建、消除或重构突触来修改神经网络的物理连接性。与功能可塑性不同，它改变了神经形态电路的拓扑架构。
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功能可塑性
现有突触连接的效能变化，不改变网络的拓扑结构。功能可塑性主要涉及突触权重的变化。
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Oja规则
一种修改赫布规则的学习算法，通过引入归一化项来稳定突触权重。Oja规则允许在神经形态网络中提取主成分。
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频率依赖性可塑性
突触修改的方向和幅度取决于刺激频率的可塑性形式。它通常区分低频（诱导LTD）和高频（诱导LTP）。
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钙依赖性可塑性
细胞内钙浓度决定突触修改方向的机制。低浓度促进LTD，而高浓度诱导LTP。
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广泛的赫布规则
赫布原理的扩展，包括突触抑制和归一化项，以避免权重的爆炸性增长。这种更现实的表述在神经形态实现中广泛使用。
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三重STDP可塑性
STDP的一种变体，考虑三个动作电位之间的相互作用，以更好地复制生物学实验数据。它为时间学习现象提供了更精确的建模。
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突发放可塑性
可塑性机制，其中动作电位的群组或"包"，而不是孤立的尖峰，决定突触变化。这种方法更好地捕捉了神经元传输的动态性质。
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