Фундаментальные междисциплинарные исследования в нано-, био-, инфо- и когнитивных технологияхПо теме 1.3 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИНЦИПОВ РАБОТЫ МОЗГА И ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПО ОБРАБОТКЕ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ (промежуточный, этап 2019 года)

Цель: исследование нейронных сетей на базе локальной биологически мотивированной модели долговременной синаптической пластичности Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) в части принципиальной применимости нейрона с STDP как информационной машины для задач обучения, в том числе динамики информационно-энтропийных характеристик нейрона под действием STDP, влияния взаимной корреляции последовательностей спайков на обучение двухслойной спайковой нейронной сети с STDP на основе эффекта стабилизации выходной частоты, возможности использования STDP для обучения спайковых нейронных сетей различной топологии решению задачи классификации векторов рациональных чисел с частотным и временным кодированием входных данных.