정보 손실 최소화를 통한 스파이킹 신경망의 미분 방정식으로의 축소
본 논문에서는 시냅스 전도도의 빠른 자기 상관 해제를 가정하여 정보 손실을 최소화하는 마코프 근사법을 통해 유한 크기의 동종 스파이킹 신경망(SNN)을 상미분 방정식 시스템으로 체계적으로 변환하는 수학적 프레임워크를 제안합니다.
情報損失の最小化により、スパイクニューロンネットワークは微分方程式に還元される
本稿では、スパイクニューロンネットワーク（SNN）のダイナミクスを、シナプス伝達の自己相関が速いという仮定の下で、マルコフモデルを用いて近似することで、SNNを微分方程式系に簡約化する新しい枠組みを提案する。
A Markov Approximation for Reducing Spiking Neuronal Networks to Differential Equations by Minimizing Information Loss
This paper introduces a novel Markovian framework that effectively approximates the dynamics of finite-sized spiking neuronal networks (SNNs) using a system of ordinary differential equations (ODEs) by minimizing information loss through the assumption of fast self-decorrelation of synaptic conductances.
II 類神經元通過濾波的尖峰間隔進行編碼
II 類神經元像一個調幅處理器，它會根據輸入頻率過濾輸入，並通過尖峰間隔表示信號強度，僅當輸入頻率與神經元的固有頻率產生共振時，才能有效地對輸入信息進行編碼。
II형 뉴런에 의한 입력 주파수 기반 정보 필터링 및 인코딩
II형 뉴런은 고유 주파수와 공진하는 입력 신호만 선택적으로 처리하며, 입력 정보를 스파이크 간격의 변화로 인코딩하여 전달하는 AM 프로세서 역할을 수행한다.
クラスIIニューロンにおける入力周波数依存的なスパイク間隔符号化
クラスIIニューロンは、入力周波数が固有周波数と共鳴する場合にのみ、入力信号の情報をスパイク間隔として効果的に符号化し、一種のAMプロセッサとして機能する。
Class II Neuron Information Processing via Filtered Interspike Interval Encoding
Class II neurons, often considered simply as resonators, can actually encode complex information using interspike intervals, but only for inputs within their resonant frequency range, effectively acting as amplitude modulation (AM) processors.
보편 미분 방정식을 사용한 신경망을 통한 재결합 모방
본 논문에서는 우주론적 재결합 물리학의 효율적인 계산을 위해 보편 미분 방정식(UDE)을 사용한 신경망 기반 에뮬레이터를 개발하고, 이를 통해 ΛCDM 패러다임을 넘어선 우주론 모델링을 위한 기반을 마련합니다.
普遍微分方程式を用いたニューラルネットワークによる宇宙再結合のエミュレーション
本稿では、宇宙論における宇宙再結合過程を高速かつ正確に計算するための新しいエミュレータを、普遍微分方程式を用いたニューラルネットワークによって構築する方法を提案しています。
Emulating Cosmological Recombination Physics with Neural Networks and Universal Differential Equations for Efficient Ionization History Calculation
This paper introduces a novel approach to emulate the complex physics of cosmological recombination using neural networks and Universal Differential Equations (UDEs), enabling faster and more efficient calculation of ionization history for cosmological model testing and exploration of new physics.
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