Моделювання імпульсної нейронної мережі у задачі розпізнавання багатовимірних імпульсних послідовностей

Анотація

Розглянуто задачу розпізнавання багатовимірних імпульсних послідовностей та можливі шляхи її вирішення. Для розв’язання задачі використано імпульсну нейронну мережу з імпульсних (або LIF—Leaky Integrate-and-Fire) нейронів з зворотними зв’язками. Промодельовано роботу системи для розпізнавання 10 шаблонів імпульсних послідовностей. Для визначення кращого алгоритму за критерієм достовірності та значенням помилки розпізнавання для навчання мережі використано алгоритми зворотного розповсюдження та лінійної класифікації. Аналіз результатів дав підставу стверджувати, що кращим алгоритмом навчання є алгоритм лінійної класифікації.