論文の概要: A survey on learning models of spiking neural membrane systems and spiking neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18609v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 14:26:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 16:38:49.149228
• Title: A survey on learning models of spiking neural membrane systems and spiking neural networks
• Title（参考訳）: スパイキング神経膜システムとスパイキング神経ネットワークの学習モデルに関する研究
• Authors: Prithwineel Paul, Petr Sosik, Lucie Ciencialova,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(英: Spiking Neural Network、SNN)は、特定の脳のような特性を持つ、生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークのモデルである。 SNNでは、スパイクトレインとスパイクトレインを通してニューロン間の通信が行われる。 SNPSは形式的オートマトン原理に基づくSNNの分岐と見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNN) are a biologically inspired model of neural networks with certain brain-like properties. In the past few decades, this model has received increasing attention in computer science community, owing also to the successful phenomenon of deep learning. In SNN, communication between neurons takes place through the spikes and spike trains. This differentiates these models from the ``standard'' artificial neural networks (ANN) where the frequency of spikes is replaced by real-valued signals. Spiking neural P systems (SNPS) can be considered a branch of SNN based more on the principles of formal automata, with many variants developed within the framework of the membrane computing theory. In this paper, we first briefly compare structure and function, advantages and drawbacks of SNN and SNPS. A key part of the article is a survey of recent results and applications of machine learning and deep learning models of both SNN and SNPS formalisms.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(英: Spiking Neural Network、SNN)は、特定の脳のような特性を持つ、生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークのモデルである。 過去数十年間、このモデルは深層学習の成功により、コンピュータサイエンスコミュニティで注目を集めてきた。 SNNでは、スパイクトレインとスパイクトレインを通してニューロン間の通信が行われる。 これはこれらのモデルを、スパイクの頻度を実数値信号に置き換える‘標準’人工ニューラルネットワーク(ANN)と区別する。 スパイキングニューラルPシステム(SNPS)は、より形式的オートマトン原理に基づくSNNの分岐と見なすことができ、膜計算理論の枠組みの中で多くの変種が発達している。 本稿では,SNN と SNPS の構造,機能,利点,欠点を,まず簡単に比較する。 この記事では、SNNおよびSNPS形式の両方の機械学習およびディープラーニングモデルの最近の結果と応用について調査する。

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