Введение
Глава 1. Обобщенная модель спайкового нейрона.
1.1. Описание спайковых последовательностей.
1.2. Метрика на пространстве паттернов
1.3. Обобщенная модель спайкового нейрона.
1.4. Постановка задач обучения нейрона с помощью теории информации
1.4.1. Обучение обобщенного спайкового нейрона с учителем.
1.4.2. Самообучение обобщенного спайкового нейрона
1.4.3. Обучение с подкреплением обобщенного спайкового нейрона
1.5. Модель спайкового нейрона i i
Глава 2. Обучение спайкового нейрона с учителем.
2.1. Метод обучения с учителем с помощью снижения частной энтропии нейрона в
дискретном времени.
2.2. Реализация методов обучения спайкового нейрона с учителем
2.3. Задача соблюдения задержки между входным и выходным спайном
2.4. Задача распознавания входных паттернов.
2.5. Временная автоассоциативная память.
2.5.1. Графические обозначения для описания структуры спайковых нейронных сетей
2.5.2. Обучение временной автоассоциативной памяти
2.6. Метод обучения с учителем с помощью снижения частной энтропии нейрона в
непрерывном времени
2.7. Зависимость изменения веса от разницы времен между спайками
2.8. Сходимость алгоритма обучения с учителем.
2.9. Выбор параметров альфафуикций.
2 Оценка вычислительного ресурса при моделировании спайковых нейронов
Г лава 3. Самообучение спайкового нейрона
3.1. Задача самообучения нейрона на основе снижения полной энтропии выхода нейрона
3.2. Пример самообучения спайкового нейрона.
3.3. Комплексный метод обучения нейрона.
Глава 4. Обучение спайкового нейрона с подкреплением
4.1. Спайковаи нейронная сеп как система управления.
4.2. Модель нейрона управляющей спайковой сети.
4.3. Модулированное снижение информационной энтропии.
4.4. Описание тестового виртуального агента, управляемого спайковой нейронной сетью
4.4.1. Описание процесса обучения виртуального агента
4.4.2. Различные конфигурации управляющих сетей.
4.4.3. Управление агентом в виртуальной среде большой размерности.
4.5. Описание тестовой модели робо1вфуболиста, управляемого спайконой нейронной сетью.
4.6. Адаптивное управление разнородными объектами при возникновении изменений во внешней среде.
Заключение
Приложение 1. Программное обеспечение для моделирования спайковых нейронных сетей.
Приложение 2. Моделирование футбола роботов.
Приложение 3. Акты о внедрении результатов, полученных в диссертационной работе.
Список использованных источников
- Київ+380960830922