ПРОГРАММА КЛАССИФИКАЦИИ РУКОПИСНЫХ ЦИФР НАБОРА ДАННЫХ OPTDIGITS С ПОМОЩЬЮ НЕПОЛНОСВЯЗНОЙ СПАЙКОВОЙ НЕЙРОСЕТИ С STDP

Программа моделирует обучение спайковой нейронной сети под действием синаптической пластичности Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Для решения задачи классификации рукописных цифр из набора данных Optdigits или MNIST. Сеть состоит из двух слоёв нейронов, возбуждающего и тормозящего: каждый возбуждающий нейрон связан непластичными связями с одним тормозящим, а каждый тормозящий — со всеми возбуждающими нейронами, кроме того, который возбуждает его самого. Пластичностью STDP обладают входные связи возбуждающих нейронов. При этом реализована возможность подавать на каждый нейрон своё подмножество компонентов входного вектора. Результат классификации определяется двумя способами голосования: либо каждому возбуждающему нейрону сети ставится в соответствие класс, на который нейрон был наиболее активен во время подачи тренировочной выборки, и затем при подаче тестировочной выборки нейрон количеством своих спайков голосует за свой класс; либо нейрон голосует своими спайками за все классы одлновременно, но с различными весами — вес, с которым спайк засчитывается в качестве голоса за класс, равен количеству спайков, испущенных этим нейроном в ответ на этот класс на тренировочной выборке. Опционально может проводиться перенормировка пластичных весов перед подачей на сеть каждого входного примера, так, чтобы сумма весов входных синапсов нейрона оставалась неизменной.