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01.06.2011 | Ausgabe 3/2011

Journal of Computational Neuroscience 3/2011

Capacity analysis in multi-state synaptic models: a retrieval probability perspective

Zeitschrift:
Journal of Computational Neuroscience > Ausgabe 3/2011
Autoren:
Yibi Huang, Yali Amit
Wichtige Hinweise
Action Editor: Mark van Rossum
Electronic supplementary material The online version of this article (doi:10.​1007/​s10827-010-0287-7) contains supplementary material, which is available to authorized users.
Supported in part by NSF ITR DMS-0706816.

Abstract

We define the memory capacity of networks of binary neurons with finite-state synapses in terms of retrieval probabilities of learned patterns under standard asynchronous dynamics with a predetermined threshold. The threshold is set to control the proportion of non-selective neurons that fire. An optimal inhibition level is chosen to stabilize network behavior. For any local learning rule we provide a computationally efficient and highly accurate approximation to the retrieval probability of a pattern as a function of its age. The method is applied to the sequential models (Fusi and Abbott, Nat Neurosci 10:485–493, 2007) and meta-plasticity models (Fusi et al., Neuron 45(4):599–611, 2005; Leibold and Kempter, Cereb Cortex 18:67–77, 2008). We show that as the number of synaptic states increases, the capacity, as defined here, either plateaus or decreases. In the few cases where multi-state models exceed the capacity of binary synapse models the improvement is small.

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