Using event-based metric for event-based neural network weight adjustment - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2012

Using event-based metric for event-based neural network weight adjustment

Bruno Cessac
Rodrigo Salas
  • Function : Author
Thierry Viéville
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Abstract

The problem of adjusting the parameters of an event-based network model is addressed here at the programmatic level. Considering temporal processing, the goal is to adjust the network units weights so that the outcoming events correspond to what is desired. The present work proposes, in the deterministic and discrete case, a way to adapt usual alignment metrics in order to derive suitable adjustment rules. At the numerical level, the stability and unbiasness of the method is verified.
Le problème de l'ajustement des paramètres d'un modèle de réseau basée sur des événements est abordé ici au niveau de la programmation. Compte tenu de traitement temporel, l'objectif est d'ajuster les unités de réseau pondérations afin que les événements sortantes correspondent à ce qui est souhaité. Le présent travail propose, dans le cas déterministe et discret, un moyen d'adapter mesures habituelles d'alignement afin d'en tirer des règles d'ajustement appropriées. Au niveau numérique, la stabilité et unbiasness de la méthode est vérifiée.

Domains

Neuroscience
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Dates and versions

hal-00755345 , version 1 (03-12-2012)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00755345 , version 1

Cite

Bruno Cessac, Rodrigo Salas, Thierry Viéville. Using event-based metric for event-based neural network weight adjustment. 20th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Apr 2012, Bruges, Belgium. 18 pp. ⟨hal-00755345⟩
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