Rețele neuronale Fuzzy Spiking

Titlul original:

Fuzzy Spiking Neural Networks

Conținutul cărții:

Teza de Master din anul 2011 la disciplina Inginerie - Inginerie Informatică, nota: 8. 84, Manav Rachna International University, curs: Master of Technology (M.

Tech), language: Engleză, rezumat: Această teză prezintă o introducere în neuroștiințele computaționale și pune accentul pe ramura neuroștiințelor computaționale numită Spiking Neural Networks (SNNs). SNN-urile sunt, de asemenea, numite rețele neuronale de a treia generație. Aceasta a devenit în prezent un domeniu major al soft computing-ului.

Aici vorbim despre caracteristicile temporale ale neuronilor și studiem dinamica acestora.

Am prezentat arhitectura SNN-urilor cu capacitate de raționament fuzzy. Selectivitatea neuronilor este facilitată prin utilizarea câmpurilor receptive care permit neuronilor individuali să răspundă la anumite frecvențe ale trenului de vârfuri și să se comporte într-un mod similar funcțiilor de apartenență fuzzy.

Rețeaua SNN este formată din trei straturi, respectiv strat de intrare, strat ascuns și strat de ieșire. Topologia acestei rețele se bazează pe rețeaua cu bază radială, care poate fi considerată ca un aproximator universal. Stratul de intrare primește intrarea sub formă de frecvență care produce vârfurile prin codificare liniară.

Există o altă metodă de codificare numită codificare Poisson; această codificare este utilizată atunci când datele sunt mari. Stratul ascuns utilizează câmpul receptiv (RF) pentru a procesa intrarea și, prin urmare, este selectiv în funcție de frecvență. Stratul de ieșire este responsabil doar de învățare.

Învățarea se bazează pe învățarea locală. Problema clasificării XOR este utilizată pentru a testa capacitățile rețelei.

Apare o problemă de actualizare continuă a ponderii. Această problemă a ponderii este rezolvată prin utilizarea ferestrei STDP și a raționamentului fuzzy. Teza demonstrează cum este posibil să se obțină capacitatea de raționament fuzzy din modele biologice de neuroni cu spiking.

Rețeaua neuronală fuzzy cu spiking implementează reguli fuzzy prin configurarea câmpurilor receptive, conjuncția antecedentă cu conexiunile excitatorii și inhibitorii și inferența.