Core Concepts
Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die aktuellen Forschungsergebnisse und Anwendungen von Lernverfahren und Deep-Learning-Modellen für spiking neuronale Netze (SNN) und spiking neuronale P-Systeme (SNPS).
Abstract
Der Artikel beginnt mit einem Vergleich der Struktur, Funktion, Vor- und Nachteile von SNN und SNPS. Der Hauptteil des Artikels ist eine Übersicht über aktuelle Ergebnisse und Anwendungen von Maschinen- und Tiefenlernmodellen für beide Formalismen.
Bei den SNN werden verschiedene Arten von überwachten Lernalgorithmen diskutiert, die auf Gradientenabstieg, synaptischer Plastizität oder Faltung von Spike-Zügen basieren. Außerdem werden unüberwachte Lernverfahren wie STDP vorgestellt. Die Herausforderungen beim Training tiefer SNN-Architekturen werden ebenfalls behandelt, mit Beispielen für spiking CNNs, spiking RNNs und spiking DBNs.
Für SNPS werden verschiedene überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen präsentiert, die auf Hebbscher Lernregel, Widrow-Hoff-Regel und adaptiven Fuzzy-Regeln basieren. Weitere Varianten kombinieren SNPS mit Konzepten wie LSTM, Hypergraphen und nichtlinearen Mechanismen, um Anwendungen wie Bildsegmentierung, Zeitreihenvorhersage und Sentimentanalyse zu adressieren.
Insgesamt bietet der Artikel einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zu Lernverfahren für SNN und SNPS und identifiziert offene Herausforderungen in diesem Bereich.
Stats
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Quotes
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