Prescribed Error Sensitivity (PES) learning rule

Spiking neural network에서 back-propagation이나 supervised learning을 통해 학습을 하는 것은 설계하기가 매우 까다롭다.

이를 해소하기 위해 Prescribed Error Sensitivity (PES) 라는 learning rule이 제시되었다.

PES learning rule은 external error signal을 최소화 하기 위해 neuron population의 connection weight를 조절한다.

여기서 x neuron은 presynaptic neuron, y neuron은 postsynaptic neuron으로 보자.

y neuron의 목적은 y*의 활성을 모사하는 것이다.

x와 y 사이의 synaptic weight는 |y* - y|의 활성인 e를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있다.

Nengo에서의 PES learning rule은 ensemble neuron 집단의 decoding vector를 이용해 학습을 수행한다.