Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
В работе, носящей практический характер, была разработана программная реализация модели нейрона Ижикевича, механизмов синаптической пластичности и инструментов их связи. В процессе изучения поведения программной реализации были также разработаны примеры, демонстрирующие различные эффекты поведения импульсной нейронной сети, проверено соответствие поведения модели, и показана эффективность самообучения системы. Дальнейшее развитие программы может происходить в таких направлениях, как: ● Добавление многопоточной симуляции для улучшения производительности. ● Адаптация к аппаратным платформам, используемым в робототехнике для решения перспективных задач управления движением. ● Выделение модулей, непосредственно реализующих математические моде ли в библиотеку для использования в информационных системах.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- Введение
- Глава 1. Постановка задачи
- 1.1. Основные понятия искусственных нейронных сетей
- 1.2. Основные понятия импульсных нейронных сетей
- 1.3. Модель нейрона Ижикевича
- 1.4. Синаптическая пластичность
- 1.5. Постановка задачи
- Глава 2. Решение задачи
- 2.1. Особенности построения программной модели импульсной нейронной сети
- 2.2. Реализация программной модели
- 2.3. Реализация метода для изучения поведения случайно соединённой сети
- 2.4. Реализация алгоритма STDP
- 2.5. Использование синаптической пластичности для анализа поведения нейронной сети
- Глава 3. Анализ результатов
- 3.1. Анализ результата симуляции модели нейрона
- 3.2. Анализ результата моделирования случайно соединённой сети
- 3.3. Анализ поведения реализованного алгоритма STDP
- 3.4. Анализ полихронных групп, возникающих при обучении случайной сети
- Заключение
- Список литературы
- Приложение А. Схемы программы
- Приложение Б. Листинги кода
- Б.1. Алгоритм сети с самообучающимися по алгоритму STDP синапсами
Статистика использования
Количество обращений: 198
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |