Vengono dapprima introdotte le reti neurali spiking come modelli di terza generazione. Dopo una panoramica sui limiti e le potenzialità dei modelli esistenti si illustrano le peculiarità del modello di rete realizzato, descrivendo il design dei vari livelli e la sintesi di strutture funzionali ispirate al comportamento delle reti neurali biologiche, basate su una logica supportata dal modello. Infine sono descritte le tecniche di dimensionamento, temporal-coding based, del sistema in rapporto alle funzionalità desiderate.

Susi, G. (2014). Spiking Neural Networks: paradigma generale e applicazioni.. ROMA (ITA) : Texmat [10.13140/2.1.1620.2565].

Spiking Neural Networks: paradigma generale e applicazioni.

SUSI, GIANLUCA
2014

Abstract

Vengono dapprima introdotte le reti neurali spiking come modelli di terza generazione. Dopo una panoramica sui limiti e le potenzialità dei modelli esistenti si illustrano le peculiarità del modello di rete realizzato, descrivendo il design dei vari livelli e la sintesi di strutture funzionali ispirate al comportamento delle reti neurali biologiche, basate su una logica supportata dal modello. Infine sono descritte le tecniche di dimensionamento, temporal-coding based, del sistema in rapporto alle funzionalità desiderate.
Settore ING-INF/06 - Bioingegneria Elettronica e Informatica
Settore ING-IND/31 - Elettrotecnica
Settore ING-INF/01 - Elettronica
eng
Rilevanza nazionale
Monografia
Pattern recognition; neural modeling; Spiking neural networks; temporal coding; neural selection theory.
10.13140/2.1.1620.2565
Susi, G. (2014). Spiking Neural Networks: paradigma generale e applicazioni.. ROMA (ITA) : Texmat [10.13140/2.1.1620.2565].
Monografia
Susi, G
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