論文の概要: Advanced Computing and Related Applications Leveraging Brain-inspired
Spiking Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04426v1
- Date: Fri, 8 Sep 2023 16:41:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 12:52:43.364762
- Title: Advanced Computing and Related Applications Leveraging Brain-inspired
Spiking Neural Networks
- Title（参考訳）: 脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワークを活用する高度なコンピューティングと関連アプリケーション
- Authors: Lyuyang Sima, Joseph Bucukovski, Erwan Carlson, Nicole L. Yien
- Abstract要約: スパイクニューラルネットワークは、脳に似たコンピューティングを実現する人工知能のコアの1つである。
本稿では,5つのニューロンモデルの強み,弱さ,適用性について要約し,5つのネットワークトポロジの特徴を解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the rapid evolution of next-generation brain-inspired artificial
intelligence and increasingly sophisticated electromagnetic environment, the
most bionic characteristics and anti-interference performance of spiking neural
networks show great potential in terms of computational speed, real-time
information processing, and spatio-temporal information processing. Data
processing. Spiking neural network is one of the cores of brain-like artificial
intelligence, which realizes brain-like computing by simulating the structure
and information transfer mode of biological neural networks. This paper
summarizes the strengths, weaknesses and applicability of five neuronal models
and analyzes the characteristics of five network topologies; then reviews the
spiking neural network algorithms and summarizes the unsupervised learning
algorithms based on synaptic plasticity rules and four types of supervised
learning algorithms from the perspectives of unsupervised learning and
supervised learning; finally focuses on the review of brain-like neuromorphic
chips under research at home and abroad. This paper is intended to provide
learning concepts and research orientations for the peers who are new to the
research field of spiking neural networks through systematic summaries.
- Abstract（参考訳）: 次世代脳インスパイアされた人工知能の急速な進化と、ますます洗練された電磁環境において、スパイクニューラルネットワークの最もバイオニックな特性と反干渉性能は、計算速度、リアルタイム情報処理、時空間情報処理において大きな可能性を示している。
データ処理。
スパイクニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの構造と情報伝達モードをシミュレートすることで、脳のようなコンピューティングを実現する、脳のような人工知能のコアの1つである。
This paper summarizes the strengths, weaknesses and applicability of five neuronal models and analyzes the characteristics of five network topologies; then reviews the spiking neural network algorithms and summarizes the unsupervised learning algorithms based on synaptic plasticity rules and four types of supervised learning algorithms from the perspectives of unsupervised learning and supervised learning; finally focuses on the review of brain-like neuromorphic chips under research at home and abroad.
本論文は,ニューラルネットワークのスパイク研究分野に先駆けて,体系的な要約による学習概念と研究の方向性を提供することを目的とする。
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