НИОКТР
№ АААА-А17-117090460019-0Исследование и обоснование механизмов обучения спайковых нейронных сетей на основе синаптической пластичности для создания биологически инспирированных нелинейных информационных моделей решения практических задач
25.08.2017
В проекте ставится вопрос создания и обоснования эффективной биологически мотивированной методики обучения нейронных сетей на основе моделей синаптической пластичности, пригодной для решения сложных практических задач, что делает предмет исследования этой работы актуальным как с теоретической, так и с практической точки зрения. Коллективом будут исследованы и обоснованы механизмы обучения спайковых нейросетей на основе синаптической пластичности и их модификации, предложены методики обучения и перспективные топологии спайковых нейросетей, оценены их возможности для решения практических задач.
ГРНТИ
28.23.25 Модели и системы обучения
28.23.37 Нейронные сети
27.47.23 Математические проблемы искусственного интеллекта
Ключевые слова
ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН
СИНАПТИЧЕСКАЯ ПЛАСТИЧНОСТЬ
СПАЙКОВЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ИМПУЛЬСНАЯ НЕЛИНЕЙНАЯ ДИНАМИКА
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ
Детали
Начало
27.07.2017
Окончание
30.06.2020
№ контракта
No 17-71-20111
Заказчик
Российский научный фонд
Исполнитель
федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"
Бюджет
Средства фондов поддержки научной и (или) научно-технической деятельности: 15 000 000 ₽
Похожие документы
Исследование и обоснование механизмов обучения спайковых нейронных сетей на основе синаптической пластичности для создания биологически инспирированных нелинейных информационных моделей решения практических задач
0.953
ИКРБС
Функциональные спайковые нейронные сети: нелинейная динамика и машинное обучение
0.931
НИОКТР
Разработка новых технологий искусственного интеллекта на основе многомасштабных биологически релевантных моделей нейронных сетей мозга
0.925
ИКРБС
Разработка эффективных методов обучения спайковых нейронных сетей для реализации на создаваемых перспективных энергоэффективных нейропроцессорах
0.925
НИОКТР
Разработка новых технологий искусственного интеллекта на основе многомасштабных биологически релевантных моделей нейронных сетей мозга
0.918
НИОКТР
Разработка эффективных методов обучения спайковых нейронных сетей для реализации на создаваемых перспективных энергоэффективных
нейропроцессорах (промежуточный, этап 2023 г.)
0.915
ИКРБС
Разработка биоподобных методов обучения и архитектур спайковых нейронных сетей, пригодных для реализации на базе мемристоров, для решения задач анализа гетерогенных данных
0.914
НИОКТР
Создание математических моделей искусственных нейронный сетей для воспроизведения различных аспектов динамики сетей мозга in-silico
0.908
НИОКТР
Спайковые модели динамики и обучения локальных сетей нейронов мозга
0.904
Диссертация
Фундаментальные междисциплинарные исследования в нано-, био-, инфо- и когнитивных технологиях1.3 Моделирование принципов работы мозга и обучения математических нейронных сетей, проведение исследований по разработке на их основе эффективных нейросетевых алгоритмов искусственного интеллекта по обработке и анализу данных
0.904
ИКРБС