সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইন 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইন 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইন 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইন 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইন 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইন 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইন 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইন 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইন 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইন 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইন 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইন 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইন 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইন 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইন 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইন 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইন 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইন 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইন 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইন
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — ইংরেজি সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

Biology · পরিভাষা

Hebbian plasticity, LTP and LTD কী?

Definition 19.2 University Biology — Year 3 · অধ্যায় 19 — Neural Plasticity, Learning and Memory

Hebb (1949) proposed that when a presynaptic neuron repeatedly takes part in firing a postsynaptic one, the connection between them is strengthened — “cells that fire together wire together”. Long-term potentiation (LTP) is its experimental form: a brief burst of high-frequency stimulation of a pathway leaves the synapses it activated stronger for hours in a slice and for weeks in an animal. LTP is input-specific (only the stimulated synapses change), associative (a weak input paired with a strong one to the same cell is potentiated) and needs cooperativity among inputs to depolarise the cell. Long-term depression (LTD) is its opposite, produced by prolonged low-frequency activity. In spike-timing-dependent plasticity the sign is set by order: a presynaptic spike a few milliseconds before the postsynaptic one strengthens the synapse, one just after weakens it, within a window of about 20 ms20\,\mathrm{ms} on either side — so that a synapse learns to predict, not merely to correlate.

উদাহরণ

Example 19.5 (Two inputs)

A neuron receives two inputs that are usually active together, so C=(10.80.81)C = \begin{pmatrix} 1 & 0.8 \\ 0.8 & 1\end{pmatrix}. The eigenvectors are (1,1)/2(1,1)/\sqrt{2} with eigenvalue 1.81.8 and (1,−1)/2(1,-1)/\sqrt{2} with eigenvalue 0.20.2. Starting from w=(1,0)\mathbf{w} = (1, 0), Hebb’s rule after many small steps turns w\mathbf{w} toward (1,1)(1,1): the neuron learns to respond to the two inputs together, and to ignore the rare occasions on which only one fires — it has extracted the correlation. With Oja’s rule the weights settle at (0.71,0.71)(0.71, 0.71). This is the sense in which Hebbian synapses learn what goes together, and it is why the associative property of LTP, pairing a weak input with a strong one, follows from the rule.

প্রসঙ্গসহ পড়ো →