Методика подготовки данных для обработки импульсными нейронными сетями

В.И. Терехов; Р.В. Жуков

Методика подготовки данных для обработки импульсными нейронными сетями

В.И. Терехов¹, Р.В. Жуков²

научная статья Страницы: 31-36

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 нейронные сети LIF-модель рецепторный слой инерционные устройства обработка видео

Аннотация

Предложена методика подготовки данных различных типов для дальнейшей обработки с применением импульсных нейронных сетей. Показаны графики динамик выходных импульсов рецепторных слоев для различных значений входных данных. Обоснована необходимость в нормировке входных значений и выведены выражения для определения предельных значений частоты выходных импульсов нейрона.

Для цитирования

Терехов В.И., Жуков Р.В. Методика подготовки данных для обработки импульсными нейронными сетями // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017. № 2. С. 31–36.

Список источников

Trhan P. The application of spiking neural networks in autonomous robot control //Computing and Informatics. 2012. Т. 29. № 5. С. 823-847.
Martin H., Conradt J. Spiking neural networks for vision tasks. 2015.
Huang L. et al. Circle detection using a spiking neural network // Image and Signal Processing (CISP), 2013 6th International Congress on // IEEE. 2013. Т. 3. С. 1442-1446.
Goodman D., Brette R. Brian: a simulator for spiking neural networks in Python. 2008.
Orhan E. The Leaky Integrate-and-Fire Neuron Model. 2012.
PNG images and cliparts for web design URL: http://pngimg.com/ (дата обращения: 20.12.2016).
The Open Video Project URL: http://memory.loc.gov/mbrs/varsmp/0763.mpg (дата обращения: 25.12.2016).
The Open Video Project URL: http://memory.loc.gov/mbrs/awal/0868.mpg (дата обращения: 25.12.2016).
Anguita D. et al. A Public Domain Dataset for Human Activity Recognition using Smartphones // ESANN. 2013.

Полный текст, PDF 350 ₽

[1] Trhan P. The application of spiking neural networks in autonomous robot control //Computing and Informatics. 2012. Т. 29. № 5. С. 823-847.

[2] Martin H., Conradt J. Spiking neural networks for vision tasks. 2015.

[3] Huang L. et al. Circle detection using a spiking neural network // Image and Signal Processing (CISP), 2013 6th International Congress on // IEEE. 2013. Т. 3. С. 1442-1446.

[4] Goodman D., Brette R. Brian: a simulator for spiking neural networks in Python. 2008.

[5] Orhan E. The Leaky Integrate-and-Fire Neuron Model. 2012.

[6] PNG images and cliparts for web design URL: http://pngimg.com/ (дата обращения: 20.12.2016).

[7] The Open Video Project URL: http://memory.loc.gov/mbrs/varsmp/0763.mpg (дата обращения: 25.12.2016).

[8] The Open Video Project URL: http://memory.loc.gov/mbrs/awal/0868.mpg (дата обращения: 25.12.2016).

[9] Anguita D. et al. A Public Domain Dataset for Human Activity Recognition using Smartphones // ESANN. 2013.