Детальная информация
Название | Исследование методов решения задачи классификации на спайковых нейронных сетях с применением библиотеки SnnTorch: выпускная квалификационная работа магистра: направление 15.04.06 «Мехатроника и робототехника» ; образовательная программа 15.04.06_04 «Робототехника» |
---|---|
Авторы | Иришин Андрей Геннадьевич |
Научный руководитель | Бахшиев Александр Валерьевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2024 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | спайк; спайковая нейронная сеть; алгоритмы обучения нейроморфные данные; snnTorch; spike; spike neural network; learning algorithm neuromorphic data |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 15.04.06 |
Группа специальностей ФГОС | 150000 - Машиностроение |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-6256 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\33014 |
Дата создания записи | 28.08.2024 |
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 |
Целью работы является исследование возможности создания нейроморфных классификаторов на уже существующем программном обеспечении snnTorch. В работе произведен обзор существующих моделей SNN – нейронов; произведен аналитический обзор методов кодировки данных; обзор существующих фреймворков для работы со спайковыми нейронными сетями. Рассмотрен фрейморк snnTorch и его встроенные возможности. Проведены эксперименты по обучению спайковых нейронных сетей на основе фреймворка snnTorch для оценки влияния методов на точность классификации с использованием различных данных, в зависимости от подключенных моделей нейронов и их параметров. Выявлено, что спайковые нейронные сети обладают хорошими показателями при обработке нейроморфных данных.
The goal of the research is to investigate the possibility of creating neuromorphic classifiers on the existing snnTorch software. The paper provides an overview of existing models of SNN neurons; an analytical review of data encoding methods; an overview of existing frameworks for working with spike neural networks. The snnTorch framework and its built–in capabilities are considered. Experiments have been conducted to train spike neural networks based on the snnTorch framework to assess the impact of methods on classification accuracy using various data, depending on the connected neuron models and their parameters. It was revealed that spike neural networks have good performance in processing neuromorphic data.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0