Redes neuronales de espigas difusas

Título original:

Fuzzy Spiking Neural Networks

Contenido del libro:

Tesis de Máster del año 2011 en la asignatura Ingeniería - Ingeniería Informática, nota: 8. 84, Manav Rachna International University, curso: Master of Technology (M.

Tech), language: Inglés, resumen: Esta tesis presenta un conocimiento introductorio a la neurociencia computacional y mayor énfasis en la rama de la neurociencia computacional llamada Spiking Neural Networks (SNNs). Las SNN también se denominan redes neuronales de tercera generación. Se ha convertido en un campo importante de la Soft Computing.

En ella hablamos de las "características temporales" de la neurona y estudiamos su dinámica.

Hemos presentado la arquitectura de las SNN con capacidad de razonamiento difuso. La selectividad de las neuronas se facilita utilizando campos receptivos que permiten a las neuronas individuales responder a ciertas frecuencias de trenes de espigas y comportarse de forma similar a las funciones de pertenencia difusas.

La red SNN consta de tres capas: la capa de entrada, la oculta y la de salida. La topología de esta red se basa en las redes de base radial, que pueden considerarse aproximadores universales. La capa de entrada recibe la entrada en forma de frecuencia que produce los picos mediante codificación lineal.

Existe otro método de codificación llamado codificación de Poisson; esta codificación se utiliza cuando los datos son grandes. La capa oculta utiliza el Campo Receptivo (RF) para procesar la entrada, por lo que es selectiva en frecuencia. La capa de salida sólo es responsable del aprendizaje.

El aprendizaje se basa en el aprendizaje local. El problema de clasificación XOR se utiliza para probar las capacidades de la red.

Se plantea un problema de actualización continua del peso. Este problema del peso se resuelve utilizando la ventana STDP y el razonamiento difuso. La tesis demuestra cómo es posible obtener la capacidad de razonamiento difuso a partir de modelos biológicos de neuronas con espigas.

La red neuronal de espigas difusas implementa reglas difusas mediante la configuración de campos receptivos, conjunción antecedente con conexiones excitatorias e inhibitorias, e inferenc.