Двовимірна модель навчання у спайкових нейронних мережах з гомеостазом та навчанням з підкріпленням
The huge complexity of molecular mechanisms that support memory formation makes it difficult to build simple, but precise and sufficient models for an efficient simulation of large neural networks. In this paper, we propose the phenomenological model of a learning rule that describes the synaptic st...
Saved in:
| Date: | 2017 |
|---|---|
| Main Author: | Osaulenko, Viacheslav M. |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/86521 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologiesSimilar Items
Зниження ризиків стратегій навчання з підкріпленням для догляду із дифузійними моделями
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2024)
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2024)
КЕРУВАННЯ РОЗГОРТАННЯМ СТРИЖНЕВИХ КОНСТРУКЦІЙ, ЩО ТРАНСФОРМУЮТЬСЯ, З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
by: KHOROSHYLOV, S. V., et al.
Published: (2025)
by: KHOROSHYLOV, S. V., et al.
Published: (2025)
Багатокрокове прогнозування в лінеаризованих латентних просторах для навчання репрезинтацій
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2022)
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2022)
ІМПУЛЬСНЕ КЕРУВАННЯ ВІДНОСНИМ РУХОМ КОСМІЧНИХ АПАРАТІВ У КОВЗНОМУ РЕЖИМІ З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
by: SOROCHINSKII, V. V., et al.
Published: (2025)
by: SOROCHINSKII, V. V., et al.
Published: (2025)
Оцінка класифікації зображень для перенесення навчання у згорткових нейронних мережах
by: Мамута, М. С., et al.
Published: (2023)
by: Мамута, М. С., et al.
Published: (2023)
Виявлення небезпечної поведінки в політиках імітації нейромережі для робототехніки для догляду
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2024)
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2024)
Використання рекурентних нейронних мереж для автоматичної діагностики раку легенів
by: Chapaliuk, Bohdan V., et al.
Published: (2019)
by: Chapaliuk, Bohdan V., et al.
Published: (2019)
Використання згорткових нейронних мереж для діагностування раку молочної залози
by: Naderan, Maryam, et al.
Published: (2019)
by: Naderan, Maryam, et al.
Published: (2019)
Огляд методів виявлення раку молочної залози з використанням штучного інтелекту і методів поглибленого навчання
by: Naderan, Maryam
Published: (2021)
by: Naderan, Maryam
Published: (2021)
ТЕХНОЛОГІЇ САМОМЕНЕДЖМЕНТУ СТУДЕНТІВ ЯК ОСНОВИ ЕФЕКТИВНОГО ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ
by: Kaschuck, Kateryna
Published: (2021)
by: Kaschuck, Kateryna
Published: (2021)
Планування ресурсів у мережах IoT edge computing з використанням гібридного алгоритму глибокого навчання
by: Vijayasekaran, G., et al.
Published: (2022)
by: Vijayasekaran, G., et al.
Published: (2022)
Підхід з напівкерованим навчанням в інвертованому файловому індексі для пошуку наближеного найближчого сусіда
by: Bazdyrev, Anton
Published: (2023)
by: Bazdyrev, Anton
Published: (2023)
ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ
by: DHANYA, K., et al.
Published: (2024)
by: DHANYA, K., et al.
Published: (2024)
Системний аналіз та модель ідентифікації хвороби на основі медичних зображень
by: Ушенко, Ю.О., et al.
Published: (2023)
by: Ушенко, Ю.О., et al.
Published: (2023)
Моделювання динаміки ринку криптовалют з використанням інструментів машинного навчання
by: Martjanov, Dmytro, et al.
Published: (2023)
by: Martjanov, Dmytro, et al.
Published: (2023)
Балансування ефективності та точності: поступове навчання як ключ до обробки великих даних
by: Талах, М.В., et al.
Published: (2024)
by: Талах, М.В., et al.
Published: (2024)
Застосування глибоких нейронних мереж для аналізу оптичних зображень судинної сітківки у пацієнтів із цукровим діабетом
by: Корніленко, О.С., et al.
Published: (2026)
by: Корніленко, О.С., et al.
Published: (2026)
Огляд методів машинного навчання для класифікації великих обсягів супутникових даних
by: Lavreniuk, Mykola, et al.
Published: (2018)
by: Lavreniuk, Mykola, et al.
Published: (2018)
РЕТРОСПЕКТИВНИЙ АНАЛІЗ ВАРТОСТІ ПОХИБКИ ПРОГНОЗУ ДЛЯ ПОБУДОВИ БАЛАНСУЮЧИХ ГРУП ВИРОБНИКІВ З ВІДНОВЛЮВАНИХ ДЖЕРЕЛ ЕНЕРГІЇ
by: Мірошник, В.О., et al.
Published: (2023)
by: Мірошник, В.О., et al.
Published: (2023)
КОРОТКОСТРОКОВИЙ ІНТЕРВАЛЬНИЙ ПРОГНОЗ СУМАРНОГО ВІДПУСКУ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ВИРОБНИКАМИ З ВІДНОВЛЮВАНИХ ДЖЕРЕЛ ЕНЕРГІЇ
by: Блінов, І.В., et al.
Published: (2019)
by: Блінов, І.В., et al.
Published: (2019)
КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОПОСТАЧАЛЬНОЇ КОМПАНІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ
by: Черненко, П.О., et al.
Published: (2018)
by: Черненко, П.О., et al.
Published: (2018)
Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця
by: Пашковський, С.М., et al.
Published: (2025)
by: Пашковський, С.М., et al.
Published: (2025)
Прогнозування кардіоміопатії у пацієнтів з постійною шлуночковою електрокардіостимуляцією за допомогою методів машинного навчання
by: Perepeka, Eugene, et al.
Published: (2024)
by: Perepeka, Eugene, et al.
Published: (2024)
Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
by: Ковальчук, М.Л., et al.
Published: (2022)
by: Ковальчук, М.Л., et al.
Published: (2022)
ОЦІНКА ВАРТОСТІ ПОХИБКИ ПРОГНОЗУ ОБСЯГІВ ВІДПУСКУ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ БАЛАНСУВАЛЬНОЇ ГРУПИ ВИРОБНИКІВ ЗА «ЗЕЛЕНИМ» ТАРИФОМ
by: Блінов, І.В., et al.
Published: (2020)
by: Блінов, І.В., et al.
Published: (2020)
Нейронні мережі: Дослідження правил прийняття ними рішень
by: Petrenko, Anatolii, et al.
Published: (2023)
by: Petrenko, Anatolii, et al.
Published: (2023)
Прогнозування якості технологічних процесів методами штучних нейронних мереж
by: Fedin, Serhii, et al.
Published: (2025)
by: Fedin, Serhii, et al.
Published: (2025)
Реалізація згорткової нейронної мережі з використанням Tensorflow платформ машинного навчання
by: Томка, Ю.Я., et al.
Published: (2023)
by: Томка, Ю.Я., et al.
Published: (2023)
ОПТИМІЗАЦІЯ АРХІТЕКТУР МОДУЛЬНИХ СИСТЕМ ЕЛЕКТРОННОГО НАВЧАННЯ
by: Коваленко, Олексій Єпіфанович
Published: (2008)
by: Коваленко, Олексій Єпіфанович
Published: (2008)
КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН РИНКУ «НА ДОБУ НАПЕРЕД» УКРАЇНИ ДЛЯ ЗАВДАНЬ ЕКОНОМІЧНОЇ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦІЇ МІКРОМЕРЕЖ
by: Мірошник, В.О., et al.
Published: (2025)
by: Мірошник, В.О., et al.
Published: (2025)
Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем
by: Obelets, Tetyana
Published: (2022)
by: Obelets, Tetyana
Published: (2022)
ЗГОРТКОВІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ВПЛИВУ ІОННОГО ПРОМЕНЯ НА ОБ’ЄКТ КОСМІЧНОГО СМІТТЯ
by: REDKA, M., et al.
Published: (2023)
by: REDKA, M., et al.
Published: (2023)
Машинне навчання під час діагностування і моніторингу сонного апное
by: Tkachenko, Dmytro, et al.
Published: (2020)
by: Tkachenko, Dmytro, et al.
Published: (2020)
Інформаційна технологія створення інтелектуальних комп’ютерних програм для навчання алгоритмічним завданням. Частина 2: Дослідження та реалізація
by: Kulik, Anatoliy, et al.
Published: (2023)
by: Kulik, Anatoliy, et al.
Published: (2023)
Метод класифікації МРТ зображень серця за каскадними моделями глибокого навчання
by: Слободзян, В.О., et al.
Published: (2024)
by: Слободзян, В.О., et al.
Published: (2024)
Порівняльний аналіз модифікованих алгоритмів навчання з частковим залученням учителя на малій кількості розмічених даних
by: Lyubchyk, Leonid, et al.
Published: (2022)
by: Lyubchyk, Leonid, et al.
Published: (2022)
Аналіз методів підтримки прийняття рішень в системах поляризаційної інтроскопії біологічних тканин та рідин
by: Шолота, В.В.
Published: (2025)
by: Шолота, В.В.
Published: (2025)
Оцінювання якості моделей та методів глибокого навчання для формування суперроздільних зображень
by: Lanko, Anna, et al.
Published: (2025)
by: Lanko, Anna, et al.
Published: (2025)
Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії
by: Danilov, Valery Ya., et al.
Published: (2019)
by: Danilov, Valery Ya., et al.
Published: (2019)
Гибридні МГУА-мережі глибокого навчання — аналіз, оптимізация та застосування для прогнозування у фінансовій сфері
by: Zaychenko, Yuriy, et al.
Published: (2022)
by: Zaychenko, Yuriy, et al.
Published: (2022)
Similar Items
-
Зниження ризиків стратегій навчання з підкріпленням для догляду із дифузійними моделями
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2024) -
КЕРУВАННЯ РОЗГОРТАННЯМ СТРИЖНЕВИХ КОНСТРУКЦІЙ, ЩО ТРАНСФОРМУЮТЬСЯ, З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
by: KHOROSHYLOV, S. V., et al.
Published: (2025) -
Багатокрокове прогнозування в лінеаризованих латентних просторах для навчання репрезинтацій
by: Tytarenko, Andrii
Published: (2022) -
ІМПУЛЬСНЕ КЕРУВАННЯ ВІДНОСНИМ РУХОМ КОСМІЧНИХ АПАРАТІВ У КОВЗНОМУ РЕЖИМІ З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
by: SOROCHINSKII, V. V., et al.
Published: (2025) -
Оцінка класифікації зображень для перенесення навчання у згорткових нейронних мережах
by: Мамута, М. С., et al.
Published: (2023)