Цель настоящего исследования — исследовать влияние синаптической пластичности на возбуждающих и тормозных синапсах на формирование признакового пространства входного изображения на возбуждающих и тормозных слоях нейронов спайковой нейронной сети.

Методы. Для моделирования динамики нейрона использовалась вычислительно-эффективная модель «Сброс и накопление с утечкой». В качестве модели синаптических контактов использовалась модель синапса на основе проводимости. Синаптическая пластичность в возбуждающих и тормозных синапсах моделировалась классической моделью, зависимой от времен возникновения спайков синаптической пластичности. Нейронная сеть, составленная из них, порождает признаковое пространство, которое разделяется на классы алгоритмом машинного обучения.

Результаты. Была построена модель спайковой нейронной сети с возбуждающими и тормозными слоями нейронов с адаптацией синаптических контактов за счет синаптической пластичности. Были рассмотрены различные конфигурации модели с синаптической пластичностью для задачи формирования признакового пространства входного изображения на возбуждающих и тормозных слоях нейронов, а также проведено их сравнение.

Заключение. Было показано, что синаптическая пластичность в тормозных синапсах ухудшает формирование признакового пространства изображения для задачи классификации. Получены также ограничения модели и выбрана лучшая конфигурация модели.