Key points are not available for this paper at this time.
ندرب الشبكات العميقة المتقطعة باستخدام نيوترونات التكامل والتفجير المتسرب (LIF)، ونحقق نتائج على مستوى الدولة للشبكات المتقطعة على مجموعتي CIFAR-10 و MNIST. يُظهر هذا أن نيوترونات LIF المتقطعة القابلة للتطبيق بيولوجيًا يمكن دمجها في الشبكات العميقة ويمكن أن تؤدي بشكل جيد مثل نماذج المتقطعة الأخرى (مثل التكامل والتفجير). لقد حققنا هذه النتيجة عن طريق تخفيف وظيفة استجابة LIF، بحيث تظل مشتقتها محدودة، ومن خلال تدريب الشبكة باستخدام الضوضاء لتحسين مقاومة التغيرات الناتجة عن الطفرات. طريقتنا عامة ويمكن تطبيقها على أنواع أخرى من النيوترونات، بما في ذلك تلك المستخدمة في الأجهزة العصبية الحديثة. أعمالنا تضيف مزيدًا من الواقعية البيولوجية إلى نماذج تصنيف الصور الحديثة، على أمل أن تلهم هذه النماذج كيفية أداء الدماغ لهذه المهمة الصعبة. كما تقدم طرقًا جديدة لتدريب الشبكات العميقة لتعمل على الأجهزة العصبية، بهدف تصنيف الصور بسرعة وفاعلية في استخدام الطاقة لتطبيقات الروبوتات.
درس هونسبرجر وآخرون (الخميس) هذا السؤال.