An Overview of Spiking Neural Networks (eBook)
GRIN Verlag
978-3-346-23813-9 (ISBN)
First generation artificial neural networks (ANNs) or Perceptron use a [0,1] binary threshold function to approximate digital input and allow for linear classification. Second generation ANNs like multi-layer perceptron, feed-forward and recurrent neural networks use continuous activation functions like sigmoid which can approximate analog functions. Spiking neural networks, introduced by Hopfield in 1995, are third generation ANNs and aim at higher biological plausibilty than the first and second generations by including time intrinsically. They use the precise firing times of neurons to code information. SNNs are modelled on the biological neuron. It is therefore important to understand the basic biological concepts underlying SNNs.
Erscheint lt. Verlag | 1.9.2020 |
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Verlagsort | München |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Schlagworte | Artificial Intelligence • Künstliche Intelligenz • Neural networks • Neuronale Netze |
ISBN-10 | 3-346-23813-X / 334623813X |
ISBN-13 | 978-3-346-23813-9 / 9783346238139 |
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Größe: 549 KB
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