728x90 반응형 SMALL spiking2 [ANN] SNN (Spiking Neural Networks) SNN (Spiking Neural Networks) SNN (Spiking Neural Networks)은 뇌과학에서 밝혀진 생물학적인 뇌의 뉴런이 출력을 결정하는 메커니즘을 모방하고 기존 신경망의 차이를 좁히는 것을 목표하고 있다. SNN은 기존의 신경망과 근본적으로 다른 구조를 가지고 있는데, 모두가 서로 연결되어 있는 구조가 아닌, 듬성듬성 연결된 extraordinary network topology를 이루고 있다. 이는 생물학적으로 뇌와 비슷한 구조를 지니고 있다는 것을 알 수 있다. SNN은 특정 시점에 발생하는 discrete spike를 통해서 동작한다. spike의 발생 여부는 다양한 생물학적인 프로세스를 나타내는 미분방정식에 의해서 결정된다. 여기서 membrane potential은.. 2021. 12. 10. [Computational Neuroscience] Neuronal Dynamics Neurons and Mathematics Computational neuroscience는 수학, 철학, 컴퓨터 과학의 원리를 적용하여 뇌의 내부 작용을 연구하는 분야이다. computer model은 고도로 제어되고 복제 가능한 방식으로 실험을 수행할 수 있기 때문에 계산 신경과학에 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 "model"은 (시뮬레이션된) 현실 세계에서 어떻게 작동할지 추측하기 위해 단순화되고 시뮬레이션을 위한 시스템이다. 전형적인 neuron은 dendrites (수상돌기), soma (체세포), axon (축삭돌기)라고 하는 기능적으로 구별되는 세 개로 나눌 수 있다. dendrite는 다른 neuron으로부터 신호를 수집하여 soma에 전달하는 '입력 장치'의 역할을 한다. soma는 중.. 2021. 12. 9. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
