Generalization of Equilibrium Propagation to Vector Field Dynamics
Posted on17/08/2018
Les neuroscientifiques ont longtemps mis en doute la plausibilité biologique de l’algorithme de rétropropagation. Cela est dû à deux raisons principales, les... En savoir plus
Equivalence of Equilibrium Propagation and Recurrent Backpropagation
Posted on24/06/2018
La rétropropagation et la propagation-équilibre récurrentes sont des algorithmes d’apprentissage supervisés pour les réseaux de neurones récurrents à point fixe qui diffèrent... En savoir plus
Equilibrium Propagation: Bridging the Gap between Energy-Based Models and Backpropagation
Posted on24/06/2018
Nous introduisons Equilibrium Propagation, un cadre d’apprentissage pour les modèles basés sur l’énergie. Il ne s’agit que d’un seul type de calcul... En savoir plus
From STDP towards Biologically Plausible Deep Learning
Posted on10/10/2017
Nous introduisons une fonction d’objectif prédictif pour l’aspect taux de la plasticité dépendant du pic de synchronisation (STDP), c’est-à-dire sans tenir compte... En savoir plus
Towards deep learning with spiking neurons in energy based models with contrastive Hebbian plasticity
Posted on10/10/2017
Dans l’apprentissage automatique, la rétro-propagation des erreurs dans les réseaux de neurones multicouches (apprentissage en profondeur) a connu un succès impressionnant dans... En savoir plus
STDP-Compatible Approximation of Backpropagation in an Energy-Based Model
Posted on10/10/2017
Nous montrons que l’inférence de chaîne de Markange de Langevin Monte Carlo dans un modèle basé sur l’énergie avec des variables latentes... En savoir plus