Details

Title Модели нейронов в спайковых нейронных сетях: учебное пособие
Creators Бахшиев Александр Валерьевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта. Высшая школа автоматизации и робототехники
Imprint Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024
Collection Учебная и учебно-методическая литература; Общая коллекция
Document type Tutorial
File type PDF
Language Russian
Speciality code (FGOS) 02.00.00
Speciality group (FGOS) 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI 10.18720/SPBPU/2/i24-273
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally New arrival
Record key RU\SPSTU\edoc\74527
Record create date 11/20/2024

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

В учебном пособии рассматриваются вопросы моделирования импульсного (спайкового) нейрона как элемента биоподобных по структуре и функциям спайковых нейронных сетей. Спайковые сети в настоящее время являются одним из активно развивающихся направлений искусственного интеллекта и нацелены на создание нового типа энергоэффективных вычислителей – нейромофрных компьютеров. В пособии детально описаны как наиболее распространенные модели нейрона, такие как пороговый интегратор, модель Ижикевича, так и сегментные модели нейронов. Также рассмотрены основные архитектуры нейронных сетей на спайковых нейронах и общие аспекты их обучения, реализуемые в нейроморфных системах. Приводится обзор программных средств для компьютерного моделирования спайковых нейронов и нейронных сетей, а также рассматриваются основные существующие решения в области их аппаратной реализации. Предназначено для студентов высших учебных заведений в качестве информационно-справочного материала при выполнении научно-исследовательских и выпускных квалификационных работ. Учебное пособие также может быть рекомендовано исследователям и инженерам, интересующимся проблемами искусственного интеллекта в части моделирования нейронов и нейронных сетей.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print
Internet Authorized users SPbPU
Read Print
Internet Anonymous

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics