[发明专利]无监督的神经重放、学习完善、关联以及记忆转移的方法和装置：结构可塑性和结构约束建模

权利要求书

1.一种神经组件重放的方法，包括：

用一个或多个参照神经元来参照多个传入神经元输出中的模式；

使用结构可塑性用一个或多个关系方面神经元来学习所述多个传入神经元输出中的该模式与所述一个或多个参照神经元的输出之间的一个或多个关系方面；以及

诱导所述多个传入神经元中的一个或多个传入神经元输出与所述一个或多个参照神经元所参照的模式基本相似的模式。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

使用无监督的学习来学习所述模式、所述参照、或所述关系方面中的至少一者，

所述无监督的学习包括由尖峰定时依赖可塑性以及所述结构可塑性控制与神经元相关联的突触的权重、延迟、以及输入，以及

所述结构可塑性受到所述神经元或其过程之间的结构关系的约束，所述结构关系包括延迟的可变性、延迟的范围、输入、权重范围、或权重可变性中的至少一者。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结构可塑性的约束模型包括对于以下各项中的至少一者的限制：对应于平行或十字树突棘和轴突过程的延迟、基于树突棘或轴突过程的接近度或范围的输入神经元、或与基底或顶端树突过程有关的延迟。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述关系方面神经元中的每一个关系方面神经元或所述参照神经元中的每一个参照神经元中的至少一者潜在地连接到多个模式匹配神经元，

所述潜在的连接包括可重用的突触连接，以及

以新延迟来重用所述突触，所述新延迟基于所述突触连接的权重以及所述突触所连接的神经元的结构约束或所述神经元的过程。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述关系方面神经元中的每一个关系方面神经元或所述参照神经元中的每一个参照神经元中的至少一者潜在地连接到多个模式匹配神经元，

所述潜在的连接包括具有可变延迟的突触连接，以及

所述延迟基于所述突触连接的权重以及所述突触连接的神经元的结构约束或所述神经元的过程来改变。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述关系方面神经元中的每一个关系方面神经元或所述参照神经元中的每一个参照神经元中的至少一者由多个连接来潜在地连接到多个模式匹配神经元，

所述潜在的连接包括具有延迟的突触连接，以及

所述多个连接具有基于所述突触连接的神经元的结构约束或所述神经元的过程来设置的延迟范围。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个关系方面神经元具有与参照神经元轴突过程平行的树突过程，从而允许包括神经元之间的可变延迟在内的多个突触连接参数。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个关系方面神经元与末梢树突过程相关联，从而将所述一个或多个关系方面神经元连接到具有比顶端过程大的延迟的传入轴突。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个关系方面神经元具有垂直延伸到所述传入神经元的树突的轴突，从而招致与其连接时有延迟。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个参照神经元具有十字树突过程，所述十字树突过程铺开以连接到具有变化的延迟分布的多个传入神经元轴突。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个参照神经元受到与所述一个或多个参照神经元相邻的其它参照神经元的横向抑制。

12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述传入神经元到与所述传入神经元配对的所述一个或多个关系方面神经元的子集的输入的延迟包括受约束的共同延迟。

13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述关系方面神经元到所述传入神经元的反馈连接受到以下各项中的至少一者的突触前抑制：来自相邻传入的抑制性反馈，来自所述参照神经元的抑制性反馈，或接收来自一个或多个传入、所述一个或多个关系方面神经元、或所述一个或多个参照神经元的输入的一个或多个中间神经元。

14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传入神经元中的一个传入神经元和与这一个传入神经元配对的关系方面神经元中的一个关系方面神经元之间的连通性方面是在发展过程中学习的。