A self-organizing winner-takes-all mechanism based on heterosynaptic plasticity

Abstract

Bu çalışmada, biyolojik sinir sistemlerinden esinlenerek tasarlanan, heterosinaptik plastisiteye dayalı özdüzenleyici bir Kazanan-Her-Şeyi-Alır mekanizması sunulmaktadır. Önerilen modelde, sinaptik ögrenme, ateşleme zamanlamasına bağlı plastisite yöntemleri yerine kalsiyum-temelli Sinaptik Etiketleme ve Yakalama mekanizması ile gerçekleştirilmiştir. Bu sayede sinaptik güncellemeler, yalnızca lokal etkinliklere degil, aynı zamanda hücre düzeyinde sentezlenen proteinlerin seçici baglanmasına bağlı hale getirilmiştir. Oluşturulan model üç farklı örüntüyü yüksek dogrulukla sınıflandırabilen ateşleyen sinir agları üzerinde test edildi. Eğitim sürecinde postsinaptik nöronlar belirli örüntülere özgüleşmiş ve ateşleme-temelli etiketleme yöntemiyle örüntü tahmini yapılmıştır. Sonuçlar, denetimsiz, biyolojik olarak anlamlı bir ögrenme mekanizmasıyla Kazanan-Her-Şeyi-Alır benzeri ağ yapılarının etkin biçimde oluşturulabilecegini ortaya koymaktadır.In this study, a self-organizing Winner-Takes-All mechanism inspired by biological neural systems and based on heterosynaptic plasticity is proposed. Unlike spike-timingdependent plasticity, synaptic learning in the proposed model is governed by a calcium-based Synaptic Tagging and Capture mechanism. This enables synaptic updates to depend not only on local activity, but also on the selective binding of proteins synthesized at the cellular level. The model was tested on spiking neural networks capable of classifying three distinct patterns with high accuracy. During training, postsynaptic neurons became specialized for specific patterns, and pattern prediction was performed using a spike-based labeling strategy. The results demonstrate that biologically plausible, unsupervised learning mechanisms can effectively lead to the emergence of Winner- Takes-All-like network structures. © 2025 IEEE