Нелинейная динамика и машинное обучение рекуррентных спайковых нейронных сетей
О.В. Масленников†,
М.М. Пугавко,
Д.С. Щапин,
В.И. Некоркин Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова Российской академии наук, ул. Ульянова 46, Нижний Новгород, 603000, Российская Федерация
Описаны основные результаты в области построения и анализа рекуррентных спайковых нейронных сетей
для моделирования функциональных сетей мозга. Приведены ключевые термины и определения из области
машинного обучения. Представлены основные подходы к построению и исследованию спайковых и частотных нейронных сетей, обучаемых выполнять конкретные когнитивные функции. Описаны современные
аппаратные нейроморфные системы, имитирующие обработку информации мозгом. Обсуждаются принципы нелинейной динамики, которые позволяют выявлять механизмы выполнения нейронными сетями
целевых задач.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, нелинейная динамика, машинное обучение, спайковые нейроны, моделирование когнитивных функций PACS:07.05.Mh, 84.35.+i, 87.19.L− (все) DOI:10.3367/UFNr.2021.08.039042 URL: https://ufn.ru/ru/articles/2022/10/b/ 001112536300002 2-s2.0-85182910380 2022PhyU...65.1020M Цитата: Масленников О В, Пугавко М М, Щапин Д С, Некоркин В И "Нелинейная динамика и машинное обучение рекуррентных спайковых нейронных сетей" УФН192 1089–1109 (2022)
PT Journal Article
TI Nonlinear dynamics and machine learning of recurrent spiking neural networks
AU Maslennikov O V
FAU Maslennikov OV
AU Pugavko M M
FAU Pugavko MM
AU Shchapin D S
FAU Shchapin DS
AU Nekorkin V I
FAU Nekorkin VI
DP 10 Oct, 2022
TA Usp. Fiz. Nauk
VI 192
IP 10
PG 1089-1109
RX 10.3367/UFNr.2021.08.039042
URL https://ufn.ru/ru/articles/2022/10/b/
SO Usp. Fiz. Nauk 2022 Oct 10;192(10):1089-1109
Поступила: 1 июня 2021, доработана: 13 августа 2021, одобрена в печать: 13 августа 2021