Spiking Neural Network

Question

Где можно найти хорошие теоретические описания о Spiking Neural Networks? Я не могу собрать ресурсы в отношении такой сети, что люди называют ANN третьего поколения (даже не знаю почему).

Answer 1

Спайковые нейронные сети являются более близкими к реальным нейронам в мозге. Они обладают способностью пластичности изменять свои характеристики с течением времени. Поэтому они, как правило, имитируют синаптическую пластичность в реальных нейронах мозга и изменяют их активацию, архитектуру и результаты нейронов с течением времени. В качестве небольшого примера этих моделей вы можете взглянуть на модели нейронных сетей, чья архитектура изучена using evolutionary algorithms (например, генетические алгоритмы). Однако из-за отсутствия достаточной вычислительной мощности люди не смогли развернуть эти модели в крупномасштабных приложениях. Для этих моделей тоже очень мало исследований.

Источники

• https://en.wikipedia.org/wiki/Synaptic_plasticity
• https://en.wikipedia.org/wiki/Spiking_neural_network

Answer 2

На самом деле, это активная область исследований с множеством новых эффективных программных и аппаратных реализаций. Со стороны программного обеспечения взгляните на NEST и BRIAN, которые являются простыми в использовании, хотя стандартом с точки зрения биологической значимости является NEURON.

Всех, у кого нет учебной парадигмы, которая позволит вам адаптировать сеть к решению какой-либо вычислительной проблемы. Это все еще проблема. Одно направление исследований, которое уже может быть использовано для применения, - это так называемая «сеть эхо-состояний» или «сеть жидких состояний». Это алгоритм обучения, который можно использовать с симуляцией симуляции нейронов с некоторыми усилиями.