【摘 要】
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神经元群体通过训练神经元间的突触权重达到学习的目的,进而形成记忆.本文研究三种不同模型下神经元群体的训练与学习,并探讨影响突触可塑性构建的长期记忆的因素.第一部分构建简单感知器模型,通过数值模拟得到以下结论:（ⅰ）在一定参数范围内,学习速率越大,整个学习过程中所需步数越少;（ⅱ）网络对字母的训练与学习是成功的.随后利用Hopfield模型和递归最小二乘法（RLS）训练神经元网络,使其对常值函数进行
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神经元群体通过训练神经元间的突触权重达到学习的目的,进而形成记忆.本文研究三种不同模型下神经元群体的训练与学习,并探讨影响突触可塑性构建的长期记忆的因素.第一部分构建简单感知器模型,通过数值模拟得到以下结论:（ⅰ）在一定参数范围内,学习速率越大,整个学习过程中所需步数越少;（ⅱ）网络对字母的训练与学习是成功的.随后利用Hopfield模型和递归最小二乘法（RLS）训练神经元网络,使其对常值函数进行学习,得到的训练结果也是成功的,但研究发现Hopfield网络对正弦函数的学习是失败的.第二部分为了比较人工神经网络与生物神经元网络的差别,介绍了随机Hodgkin-Huxley（HH）神经元网络模型.得到以下几个结论:（ⅰ）随机HH神经元网络对常值函数,正弦函数的训练与学习都是成功的;（ⅱ）内噪声对训练与学习有着至关重要的影响,当内噪声强度过大（膜面积S<5μm2）或过小时（膜面积S>20μm2）,神经元群体的训练与学习的效果较差,而适当的内噪声强度（即膜面积5μm2<S<20μm2）会促进神经元群体的训练与学习.第三部分进一步研究和学习与记忆密切相关的长时程突触可塑性.为此仍然考虑随机HH神经元网络并将突触电流细化分为AMPA电流,GABA电流和NMDA电流.通过数值模拟得到以下结论:（ⅰ）膜面积对神经元发放的影响,当膜面积适当时,神经元群体会出现同步发放的情况;而当膜面积太大时,神经元群体基本不发放;（ⅱ）重复刺激对神经元发放的影响.尽管两次连续刺激具有一定的时间间隔,但仍会引起神经元群体的持续发放.有趣的是,刺激次数越多代表记忆涌现的时间越长;（ⅲ）两个群体重复发放的相互影响.当选择性群体之间的连接强度比较弱时,特定刺激一个选择性群体,会引起此群体的发放并抑制另一个选择性群体的发放.但是,当选择性群体之间的连接强度比较强时,特定刺激一个选择性群体,会引起两个群体的同步发放;（ⅳ）进一步考虑两个刺激的相位差对竞争型网络发放的影响（相位差的范围为0°-π/2）.发现当两个刺激的相位差较小时,只有一个神经元群体能持续发放,并且最开始接收到刺激较大的群体出现持续发放的可能性越大.随着刺激的相位差的增大,两个竞争型网络会出现交替持续发放的现象.
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