脉冲时序依赖可塑性（STDP, Spike-timing-dependent_plasticity）是一种调整大脑中神经连结强度的生理过程。 具体来说，是根据一个特定神经元的 动作电位 输入与输出的相对时间，去调整连接的强度。

2020年5月29日 · 以突触前后动作电位的的时间相关 函数 标定的突触的变化称为STDP函数或突触类型的学习窗和变化。 带有脉冲相关时序性质的STDP函数的快速变化表明在毫秒尺度上进行时间编码方案的可能。 在典型的STDP实验中，突触是通过注射短电流脉冲使突触后神经元发射脉冲不久之前或之后，刺激突触前神经元来激活的。 这样的配对按照固定的频率重复50-100次。 突触的权重是以突触后神经元电势的幅值来衡量的。 突触权重的变化由突触前脉冲的到达和突触后 …

STDP：是指刺激两个神经元时, 刺激（spike）突触前神经元的时间早于刺激突触后神经元的时间时, 可以得到突触后电流的增强; 当突触前神经元的刺激晚于突触后神经元的刺激时, 突触后电流将会受到抑制。

dynamical state equations. We present an IPU-optimized release of our custom SNN Python package, snnTorch, which exploits fine-grained parallelism by utilizing low-level, pre-compiled cus-tom operations to accelerate irregular and sparse data access patterns that are characteristic of training SNN workloads. We

STDP (Spike Timing Dependent Plasticity)最早是由 1 提出，是在生物实验中发现的一种突触可塑性机制。 实验发现，突触权重 受到突触连接的前神经元 (pre)和后神经元 (post)的脉冲发放的影响，具体而言是： 如果pre神经元先发放脉冲，post神经元后发放脉冲，则突触的权重会增大； 如果pre神经元后发放脉冲，post神经元先发放脉冲，则突触的权重会减小。 生理实验数据拟合的曲线如下图 2 所示： STDP可以使用如下公式进行拟合： 其中 A, B 是突触权重变化的最大值， τ …

突触的变化作为突触前和突触后动作电位的相对时间的函数被称为STDP函数，在不同的突触类型之间变化。 可以看一下最基础的STDP为： t_i^n 是突触后脉冲发放的时间， t_j^f 是突触前脉冲发放的时间。W(x)就是这个STDP函数了. 除了这个基本形式，还有一些其他的形式

2023年6月24日 · Henry Markram提出STDP，Spike Timing Dependent Plasticity学习方法。它根据神经元学习的先后顺序，调整神经元之间连接的强弱。 对于一个神经元i而言： 如果在其他神经元j传递信息之后，它才产生反应，那么类似于因果关系，它和传递信息的神经元之间连接G(j→i)会 …

Here, we propose highly efficient digital implementations of pair-based STDP (PSTDP) and Triplet-based STDP (TSTDP) on Field Programmable Gate Arrays (FPGA) that do not require dedicated floating-point multipliers, hence need minimal hardware resources.

Spike Timing-Dependent Plasticity (STDP) is a form of Hebbian learning that takes the timing of individual spikes into account. Experimental measurement ¶ Let’s start with how it’s measured. We find a pair of neurons connected by a synapse.

突触的权重具有多种可塑性，其中 脉冲时间依赖可塑性 （stdp）是一种与神经活动相关的突触可塑性，其中突触的权重会随着前神经元发射的前脉冲和后神经元发射的后脉冲之间的时间差大小而做相应变化。