Sinapsis STDP

Visualización interactiva de Plasticidad Dependiente del Tiempo de Pico (STDP) — explore cómo el tiempo preciso de los picos da forma a los pesos sinápticos

Ventana de aprendizaje STDP

Evolución del peso sináptico

Mapa de calor (8 sinapsis × tiempo)

Plasticidad STDP

STDP es una regla de aprendizaje biológica descubierta por Bi & Poo (1998). La neurona presináptica dispara antes que la postsináptica (Δt > 0), la sinapsis se fortalece (LTP). Si el orden se invierte (Δt < 0), se debilita (LTD).

Modelo matemático

ΔW = A+·exp(−Δt/τ+) para Δt > 0 (LTP), ΔW = −A−·exp(Δt/τ−) para Δt < 0 (LTD). Los pesos se actualizan aditivamente y se limitan a [w_min, w_max].

Interpretación causal

STDP implementa aprendizaje causal: si la actividad presináptica precede a la postsináptica, la conexión se fortalece.

Aplicaciones

STDP subyace a la formación de recuerdos, refina circuitos durante el desarrollo, impulsa chips neuromórficos y algoritmos de redes neuronales de picos.

Qué observar

El panel superior muestra la ventana STDP: rojo (LTP) para Δt > 0, azul (LTD) para Δt < 0. El panel medio rastrea el peso. El mapa de calor inferior muestra 8 sinapsis.

Experimentos

1) Δt = +10 ms → LTP. 2) Δt = −10 ms → LTD. 3) Barra Δt de −50 a +50. 4) Pruebe 'Asimétrica'. 5) Pruebe 'Ráfaga'. 6) Pruebe 'Anti-Hebbiana'.