Время как вычислительный фактор в спайковых нейронных сетях (Николай Базенков) скачать в хорошем качестве

Время как вычислительный фактор в спайковых нейронных сетях (Николай Базенков)

Практически все известные подходы к обучению искусственных и спайковых нейронных сетей предполагают, что сеть хранит накопленный опыт в синаптических весах. Задержки распространения сигнала в математических моделях используются, но, как правило, играют вспомогательную роль. Однако экспериментальные данные показывают, что задержки прохождения спайка по аксону и дендритам могут играть существенную роль в процессах обработки информации нервной системой. Известны также математические результаты, показывающие, что вычислительные способности сети спайковых нейронов возрастают, если считать задержки настраиваемыми параметрами. В последние несколько лет появились работы, рассматривающие алгоритмы обучения спайковых нейросетей с задержками. В докладе будет приведен обзор нейробиологических исследований и математических моделей, посвященных роли задержек в решении вычислительных задач нервной системой 21 апреля 2023 Николай Базенков https://t.me/nrmairus