用于随机尖峰贝氏网路的基于事件的推断和学;EVENT-BASED INFERENCE AND LEARNING FOR STOCHASTIC SPIKING BAYESIAN NETWORKS

摘要

一种执行基于事件的贝氏推断和学的方法包括在每个节点处接收输入事件。该方法亦包括将偏置权重及/或连接权重应用于输入事件以获得中间值。该方法进一步包括基于中间值来决定节点状态。此外，该方法包括基于节点状态来计算表示后验概率的输出事件率以根据随机点程序来产生输出事件。