机构名称：
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摘要 大脑设计的许多方面可以理解为进化驱动力追求代谢效率的结果。除了神经计算和传输的能量成本外，实验证据表明突触可塑性在代谢上也要求很高。由于突触可塑性对于学习至关重要，我们研究了这些代谢成本如何进入学习。我们发现，当突触可塑性规则被简单实施时，训练神经网络在存储许多模式时需要大量的能量。我们提出，通过精确平衡不稳定形式的突触可塑性与更稳定的形式来避免这种情况。这种算法称为突触缓存，可成倍提高能源效率，可与任何可塑性规则一起使用，包括反向传播。我们的研究结果对实验观察到的多种形式的神经突触可塑性产生了新的解释，包括突触标记和捕获现象。此外，我们的结果与节能的神经形态设计有关。
能量高效的突触可塑性
主要关键词
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