| AI. |
spiking neural network (ИмНС – сокр. от "импульсная нейронная сеть"; искусственная нейронная сеть третьего поколения, которая отличается от бинарных (искусственных нейронных сетей первого поколения) и частотных (искусственных нейронных сетей второго поколения) тем, что в ней нейроны обмениваются короткими (у биологических нейронов – около 1-2 мс) импульсами одинаковой амплитуды (у биологических нейронов – около 100 мВ). Является самой реалистичной, с точки зрения физиологии, моделью нейронной сети Alex_Odeychuk); SNN (SNN – сокр. от "spiking neural network", ИмНС – сокр. от "импульсная нейронная сеть"; принцип функционирования: искусственная нейронная сеть получает на входы серию импульсов и выдает импульсы на выходе. В каждое мгновение каждый нейрон имеет некоторое значение (аналог электрического потенциала у биологических нейронов) и, если это значение превышает пороговое, то нейрон посылает одиночный импульс, после чего его собственное значение падает до уровня ниже среднего значения (аналог процесса реабилитации у биологических нейронов, так называемый рефрактерный период) на 2-30 мс. При выведении из состояния равновесия потенциал нейрона начинает плавно стремиться к среднему значению. Параметров весовых связей импульсного нейрона существует всего два – время задержки и величина веса Alex_Odeychuk); PNN (spiking neural network; pulsed neural network; спайковая нейронная сеть; импульсная нейронная сеть MichaelBurov); SNN (spiking neural network; pulsed neural network; спайковая нейронная сеть; импульсная нейронная сеть MichaelBurov) |
