Моделювання впливу топологічної будови на характеристики спайкової нейронної мережі
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14675Ключові слова:
Спайк, нейронна мережа, топологія, шлях, обробка інформації, розповсюдження, рецептор, мотонейронАнотація
Розроблено підходи до моделювання впливу топологічної структури спайкових нейронних мереж на ефективність обробки інформаційних процесів. Побудовано моделі для опису впливу топології нейронної мережі для дискретного та неперервного випадків. Знайдені умови, за яких перетворення інформації буде ефективним. Запропоновано отримані результати застосувати як до природних, так і до штучних спайкових нейронних мережПосилання
- Осипов Г. В. Синхронизация при обработке и передаче информации в нейронных сетях [Текст] / Г. В. Осипов. – Нижний Новгород : ННГУ, 2007. – 99 с.
- Брюхомицкий Ю. А. Нейросетевые модели для систем информационной безопасности [Текст] / Ю. А. Брюхомицкий. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. – 160 с.
- Pavlov A. N. Wavelet analysis in neurodynamics [Текст] / A. N. Pavlov, A. A. Koronovskii, A. A. Ovchinnikov et al. // Uspekhi Fizicheskikh Nauk. – 2012. Vol. 182, No 9. – Р. 905-939.
- Tapson J. Synthesis of neural networks for spatio-temporal spike pattern recognition and processing [Текст] / J. Tapson, G. Cohen, S. Afshar et al. – Доступно за адресою: http://arxiv.org/abs/1304.7118. 26 квітня 2013. – 21 р.
- Sinyavskiy O. Y. Reinforcement learning of a spiking neural network in the task of control of an agent in a virtual discrete environment [Текст] / O. Y. Sinyavskiy, A. I. Kobrin // Rus. J. Nonlin. Dyn. – 2011. – Vol. 7, No. 4 (Mobile Robots). – Р. 859–875.
- Sinyavskiy O. Y. Generalized stochastic spiking neuron model and extended Spike Response Model in spatial-temporal impulse pattern detection task [Текст] / O. Y. Sinyavskiy, A. I. Kobrin // Optical Memory & Neural Networks (Information Optics). – 2010. – Vol. 19, No 4. – P. 300-309.
- Medvedev G. S. The geometry of spontaneous spiking in neuronal networks [Текст] / G. S. Medvedev, S. Zhuravytska // Journal of Nonlinear Science. – 2012. – Vol. 22, Issue 5. – Р. 689-725.
- Huang, G. B. Extreme learning machine: Theory and applications [Текст] / G. B. Huang, Q. Y. Zhu, C. K. Siew. // Neurocomputing. – 2006. – Vol. 70. – Р. 489–501.
- Дубровин Б. А. Современная геометрия [Текст] / Б. А. Дубровин, С. П. Новиков, А. Т. Фоменко. – М.: Наука, 1979. – 760 с.
- Nicholls J. G. From Neuron to Brain [Текст] / J. G. Nicholls, A. R. Martin, B. G. Wallace, P. A. Fuchs. – Sunderland : Sinauer Associates, Inc., 2001. – 672 p.
- Osipov, H. V. (2007). Sinkhronozatsia pri obrabotke i peredache informatsii v neirinnikh setiakh. Nizhnii Novhorod : NNHU.
- Briukhomitskii, Yu. A. (2005). Neirosetevie mideli dlia system informatsionnoi bezopasnosti. Tahanroh: TRTU.
- Pavlov, A. N., Koronovskii, A. A., Ovchinnikov, A. A., et al. (2012). Wavelet analysis in neurodynamics. Uspekhi Fizicheskikh Nauk, 182(9), 905-939.
- Tapson, J., Cohen, G., Afshar, S., et al. (2013). Synthesis of neural networks for spatio-temporal spike pattern recognition and processing. – Available at SRRN: http://arxiv.org/abs/1304.7118 .
- Sinyavskiy, O. Y., & Kobrin, A. I. (2011). Reinforcement learning of a spiking neural network in the task of control of an agent in a virtual discrete environment. Rus. J. Nonlin. Dyn., Vol. 7(4) (Mobile Robots), 859–875.
- Sinyavskiy, O. Y., & Kobrin, A. I. (2010). Generalized stochastic spiking neuron model and extended Spike Response Model in spatial-temporal impulse pattern detection task. Optical Memory & Neural Networks (Information Optics), Vol. 19(4), 300-309.
- Medvedev, G. S., & Zhuravytska, S. (2012). The geometry of spontaneous spiking in neuronal networks. Journal of Nonlinear Science, Vol. 22(4), 689-725.
- Huang, G. B., Zhu, Q. Y., & Siew, C. K. (2006). Extreme learning machine: Theory and applications. Neurocomputing, Vol.70, 489–501
- Dubrovin, B. A., Novikov, S. P., & Fomenko A. T. (1979). Sovremennaia geometria. Moscow, USSR : Nauka.
- Nicholls, J. G., Martin, A. R., Wallace, B. G., & Fuchs, P. A. (2001). From Neuron to Brain. – Sunderland : Sinauer Associates, Inc.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2014 Анатолій Антонович Шиян, Вікторія Сергіївна Іваненко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
