Using event-based metric for event-based neural network weight adjustment

Bruno Cessac 1 Rodrigo Salas 2 Thierry Viéville 3, *
* Auteur correspondant
1 NEUROMATHCOMP - Mathematical and Computational Neuroscience
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , JAD - Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné : UMR6621
3 Mnemosyne - Mnemonic Synergy
LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Inria Bordeaux - Sud-Ouest, IMN - Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux]
Résumé : Le problème de l'ajustement des paramètres d'un modèle de réseau basée sur des événements est abordé ici au niveau de la programmation. Compte tenu de traitement temporel, l'objectif est d'ajuster les unités de réseau pondérations afin que les événements sortantes correspondent à ce qui est souhaité. Le présent travail propose, dans le cas déterministe et discret, un moyen d'adapter mesures habituelles d'alignement afin d'en tirer des règles d'ajustement appropriées. Au niveau numérique, la stabilité et unbiasness de la méthode est vérifiée.
Type de document :
Communication dans un congrès
20th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Apr 2012, Bruges, Belgium. Louvain-La-Neuve : I6doc.com, 18 pp, 2012
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Contributeur : Thierry Viéville <>
Soumis le : lundi 3 décembre 2012 - 11:32:54
Dernière modification le : jeudi 3 mai 2018 - 13:32:58
Document(s) archivé(s) le : lundi 4 mars 2013 - 02:40:09

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Bruno Cessac, Rodrigo Salas, Thierry Viéville. Using event-based metric for event-based neural network weight adjustment. 20th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Apr 2012, Bruges, Belgium. Louvain-La-Neuve : I6doc.com, 18 pp, 2012. 〈hal-00755345〉

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