Современное состояние и перспективы применения импульсных нейронных сетей

В.И. Терехов; Р.В. Жуков

Современное состояние и перспективы применения импульсных нейронных сетей

научная статья Страницы: 143-145

¹ к.т.н., доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
² аспирант, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Ключевые слова: импульсные искусственные нейронные сети LIF модель модель нейрона Ижекевича синаптическая пластичность импульсных искусственных нейронных сетей

Аннотация

Рассмотрены импульсные искусственные нейронные сети и обозначена их практическая применимость. Определены возможности построения гибридных интеллектуальных систем с применением импульсных нейронных сетей как дополнительных инструментов муниципальных образований, оптимизирующих работу системы мониторинга состояния общественной безопасности.

Для цитирования

Терехов В.И., Жуков Р.В. Современное состояние и перспективы применения импульсных нейронных сетей // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. № 12. С. 143–145.

Список источников

Gerstner W., Kistler W.M. Spiking neuron models: Single neurons, populations, plasticity. Cambridge university press. 2002.
Burkitt A.N. A review of the integrate-and-fire neuron model: I. Homogeneous synaptic input // Biological cybernetics. 2006. V. 95. № 1. P. 1-19.
Hodgkin A.L., Huxley A.F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // The Journal of physiology. 1952. V. 117. № 4. P. 500-544.
Izhikevich E.M. et al. Simple model of spiking neurons // IEEE Transactions on neural networks. 2003. V. 14. № 6. P. 1569-1572.
Diehl P.U., Cook M. Unsupervised learning of digit recognition using spike-timing-dependent plasticity// Front. Comput. Neurosci. 2015.
Правительство Российской Федерации. Концепция построения и развития аппаратно-программного комплекса <Безопасный город>. 2014. URL: http://www.rg.ru/2014/12/11/gorod-site-dok.html

[1] Gerstner W., Kistler W.M. Spiking neuron models: Single neurons, populations, plasticity. Cambridge university press. 2002.

[2] Burkitt A.N. A review of the integrate-and-fire neuron model: I. Homogeneous synaptic input // Biological cybernetics. 2006. V. 95. № 1. P. 1-19.

[3] Hodgkin A.L., Huxley A.F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // The Journal of physiology. 1952. V. 117. № 4. P. 500-544.

[4] Izhikevich E.M. et al. Simple model of spiking neurons // IEEE Transactions on neural networks. 2003. V. 14. № 6. P. 1569-1572.

[5] Diehl P.U., Cook M. Unsupervised learning of digit recognition using spike-timing-dependent plasticity// Front. Comput. Neurosci. 2015.

[6] Правительство Российской Федерации. Концепция построения и развития аппаратно-программного комплекса <Безопасный город>. 2014. URL: http://www.rg.ru/2014/12/11/gorod-site-dok.html