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Etymologie

Was (wer) ist BCPNN - definition

BCPNN

$'''Schematic flow of BCPNN update equations reformulated as spike-based plasticity. (A)''' The <math>S_i</math> pre- '''(A–D''', red''')''' and <math>S_j</math> postsynaptic '''(A–D''', blue''')''' neuron spike trains are presented as arbitrary example input patterns. Each subsequent row '''(B–D)''' corresponds to a single stage in the exponentially weighted moving average (EWMA) estimate of the terms used in the incremental Bayesian weight update. '''(B)''' ''<math>Z</math>'' traces low pass filter input spike trains. '''(C)''' ''<math>E</math>'' traces compute a low pass filtered representation of the ''<math>Z</math>'' traces at slower time scale. Co-activity now enters in a mutual trace '''(C,D''', black''')'''. '''(D)''' ''<math>E</math>'' traces feed into <math>P</math> traces that have the slowest plasticity and longest memory. <math>\kappa</math> represent a "print-now" signal that modulates learning rate.$

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Bcpnn

A Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN) is an artificial neural network inspired by Bayes' theorem, which regards neural computation and processing as probabilistic inference. Neural unit activations represent probability ("confidence") in the presence of input features or categories, synaptic weights are based on estimated correlations and the spread of activation corresponds to calculating posterior probabilities.

https://en.wikipedia.org/wiki/BCPNN