Rete neurale spiking

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Una Rete neurale spiking o Spiking Neural Network (SNN) è una rete neurale artificiale a impulso che tenta di mimare più realmente le reti neurali naturali[1].

Oltre allo stato sinaptico e neuronale una rete di questo tipo incorpora anche il concetto di tempo nel suo modello operativo. L'idea è che i neuroni artificiali non attivino in automatico ognuno un ciclo di propagazione come nelle reti multistrato con percettrone, ma piuttosto quando un potenziale di membrana - una intrinseca qualità del neurone correlata alla carica della sua membrana elettrica - raggiunge uno specifico valore. Quando un neurone si attiva genera un segnale che viaggia verso altri neuroni, che a turno incrementano o decrementano i loro potenziali in accordo a questo segnale.

Per le reti SNN, l'attuale livello di attivazione (modellato come una equazione differenziale) è normalmente considerato uno stato del neurone, che con impulsi in arrivo spinge questo valore più in alto e poi si attiva o decade nel tempo. Esistono vari "metodi di codifica" per interpretare l'uscita del "treno di impulsi" come numero reale, facendo affidamento sulla frequenza dei picchi o sul tempo tra i picchi, per codificare le informazioni.

Voci correlate[modifica | modifica wikitesto]

Note[modifica | modifica wikitesto]

  1. ^ Wolfgang Maass, Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models, in Neural Networks, vol. 10, nº 9, 1997, pp. 1659–1671, DOI:10.1016/S0893-6080(97)00011-7, ISSN 0893-6080 (WC · ACNP).

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