Cтатьи, принятые к публикации

Обзоры актуальных проблем


Нелинейная динамика и машинное обучение рекуррентных спайковых нейронных сетей

, , ,
Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики Российской академии наук, ул. Ульянова 46, Нижний Новгород, 603000, Российская Федерация

В обзоре описаны основные результаты в области построения и анализа рекуррентных спайковых нейронных сетей для моделирования функциональных сетей мозга. Даны ключевые термины и определения из области машинного обучения. Показаны 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
DOI: 10.3367/UFNr.2021.08.039042
Цитата: Масленников О В, Пугавко М М, Щапин Д С, Некоркин В И "Нелинейная динамика и машинное обучение рекуррентных спайковых нейронных сетей" УФН, принята к публикации

Поступила: 1 июня 2021, доработана: 13 августа 2021, 13 августа 2021

English citation: Maslennikov O V, Pugavko M M, Shchapin D S, Nekorkin V I “Nonlinear dynamics and machine learning of recurrent spiking neural networksPhys. Usp., accepted; DOI: 10.3367/UFNe.2021.08.039042

© Успехи физических наук, 1918–2021
Электронная почта: ufn@ufn.ru Телефоны и адреса редакции О журнале Пользовательское соглашение