Rețeaua neuronală spiking
O rețea neuronală sau rețea Spiking Neural Network (SNN) este o rețea neuronală artificială de impuls care încearcă să imite mai cu adevărat rețelele neuronale naturale [1] .
În plus față de starea sinaptică și neuronală, o astfel de rețea încorporează și conceptul de timp în modelul său operațional. Ideea este că neuronii artificiali nu activează fiecare automat un ciclu de propagare ca în rețelele multistrat cu percepători , ci mai degrabă atunci când un potențial de membrană - o calitate intrinsecă a neuronului legată de încărcarea membranei sale electrice - atinge o valoare specifică. Atunci când un neuron este activat, acesta generează un semnal care se deplasează către alți neuroni, care, la rândul lor, își măresc sau micșorează potențialul în funcție de acest semnal.
Pentru rețelele SNN, nivelul curent de activare (modelat ca o ecuație diferențială ) este considerat în mod normal o stare a neuronului, care cu impulsuri de intrare împinge această valoare mai sus și apoi se activează sau se descompune în timp. Există diverse „metode de codificare” pentru interpretarea ieșirii „ trenului de impulsuri ” ca un număr real, bazându-se pe frecvența vârfurilor sau timpul dintre vârfuri, pentru a codifica informațiile.
Notă
- ^ Wolfgang Maass, Rețele de neuroni spiking: a treia generație de modele de rețea neuronală , în Neural Networks , vol. 10, nr. 9, 1997, pp. 1659–1671, DOI : 10.1016 / S0893-6080 (97) 00011-7 , ISSN 0893-6080 .
Elemente conexe
Alte proiecte
-
Wikimedia Commons conține imagini sau alte fișiere despre rețeaua neuronală
