1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
Spiking neuralnetwork with localplasticiti and sparseconnectivity foraudio classification Rybka R. B.Vlasov D. S.Manzhurov A. I.2024 год

Spiking neural network with local plasticiti and sparse connectivity for audio classification
статья из журнала

Заказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ (S 78)
Библиографическое описание: Spiking neural network with local plasticiti and sparse connectivity for audio classification = Спайковая нейронная сеть с локальной пластичностью и разреженной связью для классификации аудио / R. B. Rybka, D. S. Vlasov, A. I. Manzhurov [et al.]. - (Нелинейная динамика и нейронаука). - Текст : непосредственный // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. - 2024. - Т. 32, № 2. - С. 239-252 : рис., табл. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0869-6632.
Аннотация: В статье исследуются возможности реализации метода классификации данных на базе спайковой нейронной сети, которая обладает низким количеством связей и обучается на основе правил локальной пластичности.
Год издания: 2024
Авторы: Rybka R. B. , Vlasov D. S. , Manzhurov A. I. , Serenko A. V. , Sboev A. G.
Источник: Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика
Выпуск: Т. 32, № 2
Номера страниц: 239-252
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

Classification ofaudio samples byconvolutionalnetworks in audiobeehive monitoring Kulyukin V. A.Mukherjee S.Burkatovskaya Yu. B.2018 год

Classification of audio samples by convolutional networks in audio beehive monitoring

  • Kulyukin V. A. и др.
  • 2018 год
Credit and LoanApprovalClassification Usinga Bio-Inspired NeuralNetwork Mourtas Spyridon D.Katsikis Vasilios N.Stanimirović Predrag S.2024 год

Credit and Loan Approval Classification Using a Bio-Inspired Neural Network

  • Mourtas Spyridon D. и др.
  • 2024 год
Classification bloodpressure signals withartificial neuralnetworks Nashwan Amin Al-KhulaidiSallam A. A.Atef Rawhan Abdulsameaabdulraqeb2018 год

Classification blood pressure signals with artificial neural networks

  • Nashwan Amin Al-Khulaidi и др.
  • 2018 год
Landslide AssessmentClassification UsingDeep Neural NetworksBased on Climate andGeospatial Data Tynchenko YadvigaKukartsev VladislavTynchenko Vadim2024 год

Landslide Assessment Classification Using Deep Neural Networks Based on Climate and Geospatial Data

  • Tynchenko Yadviga и др.
  • 2024 год
A method forclassifying mixingdevices using deepneural networks withan expanded receptivefield Dli Maxim ISinyavsky Yuri V.Rysina Ekaterina I.2022 год

A method for classifying mixing devices using deep neural networks with an expanded receptive field

  • Dli Maxim I и др.
  • 2022 год
Soil PropertiesClassification inSustainableAgriculture UsingGeneticAlgorithm-Optimizedand Deep NeuralNetworks Tynchenko YadvigaTynchenko VadimKukartsev Vladislav2024 год

Soil Properties Classification in Sustainable Agriculture Using Genetic Algorithm-Optimized and…

  • Tynchenko Yadviga и др.
  • 2024 год
Исследование влияниясинаптическойпластичности наформированиепризнаковогопространстваспайковой нейроннойсетью Лебедев Андрей АлександровичКазанцев Виктор БорисовичСтасенко Сергей Викторович2024 год

Исследование влияния синаптической пластичности на формирование признакового пространства…

  • Лебедев Андрей Александрович и др.
  • 2024 год
Импульсный бинарныйнейрон - детекторпричинно-следственныхсвязей Киселев Михаил ВитальевичЛарионов Денис АлександровичУрусов Андрей Михайлович2024 год

Импульсный бинарный нейрон - детектор причинно-следственных связей

  • Киселев Михаил Витальевич и др.
  • 2024 год

Показать ещё

DEVELOPMENT OF ANARTIFICIAL NEURALNETWORK FORCLASSIFICATION OFTEXT BY CATEGORY Takhtay O. A.Bryukhanova T. V.2021 год

DEVELOPMENT OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF TEXT BY CATEGORY

  • Takhtay O. A. и др.
  • 2021 год
Crystal symmetryclassification frompowder X-raydiffraction patternsusing a convolutionalneural network Zaloga Alexander N.Stanovov Vladimir V.Bezrukova Oksana E.2020 год

Crystal symmetry classification from powder X-ray diffraction patterns using a convolutional…

  • Zaloga Alexander N. и др.
  • 2020 год
Customer churnclassificationthrough a weights andstructuredetermination neuralnetwork Mourtas Spyridon D.2024 год

Customer churn classification through a weights and structure determination neural network

  • Mourtas Spyridon D.
  • 2024 год
Control of networkbursting dischargesby local electricalstimulation inspiking neuronnetwork Bazhanova M. V.Gordleeva S. Yu.Kazantsev V. B.2021 год

Control of network bursting discharges by local electrical stimulation in spiking neuron network

  • Bazhanova M. V. и др.
  • 2021 год
Эффективностьсверточных нейронныхсетей различнойархитектуры длязадачи диагностикидепрессии по даннымЭЭГ Шушарина Наталья Николаевна2024 год

Эффективность сверточных нейронных сетей различной архитектуры для задачи диагностики депрессии…

  • Шушарина Наталья Николаевна
  • 2024 год
Luciferase-basedbioassay for rapidpollutants detectionand classification bymeans of multilayerartificial neural… Denisov Ivan A.2017 год

Luciferase-based bioassay for rapid pollutants detection and classification by means of…

  • Denisov Ivan A.
  • 2017 год
USING NEURAL NETWORKMODELS FOR THECLASSIFICATION OFSCIENTIFICPUBLICATIONS Plotnikov Aleksandr2021 год

USING NEURAL NETWORK MODELS FOR THE CLASSIFICATION OF SCIENTIFIC PUBLICATIONS

  • Plotnikov Aleksandr
  • 2021 год
Selection ofappropriatearchitecture andparameters of neuralnetwork for imagesrecognition andclassification Kukartsev V.V.Mikhalev A.S.Tarasevich A.V2019 год

Selection of appropriate architecture and parameters of neural network for images recognition and…

  • Kukartsev V.V. и др.
  • 2019 год