Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Успехи физических наук
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Скоро в журнале
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


УФН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Успехи физических наук, 2022, том 192, номер 10, страницы 1089–1109
DOI: https://doi.org/10.3367/UFNr.2021.08.039042 (Mi ufn7092) 		 
Эта публикация цитируется в 7 научных статьях (всего в 7 статьях)

ОБЗОРЫ АКТУАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ

Нелинейная динамика и машинное обучение рекуррентных спайковых нейронных сетей

О. В. Масленников, М. М. Пугавко, Д. С. Щапин, В. И. Некоркин

Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики РАН, г. Нижний Новгород
PDF полного текста (790 kB) Список цитирования (7)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.3367/UFNr.2021.08.039042
Аннотация: Описаны основные результаты в области построения и анализа рекуррентных спайковых нейронных сетей для моделирования функциональных сетей мозга. Приведены ключевые термины и определения из области машинного обучения. Представлены основные подходы к построению и исследованию спайковых и частотных нейронных сетей, обучаемых выполнять конкретные когнитивные функции. Описаны современные аппаратные нейроморфные системы, имитирующие обработку информации мозгом. Обсуждаются принципы нелинейной динамики, которые позволяют выявлять механизмы выполнения нейронными сетями целевых задач.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации 0030-2021-0011
Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования РФ (тема 0030-2021-0011).
Поступила: 1 июня 2021 г.
Доработана: 13 августа 2021 г.
Одобрена в печать: 13 августа 2021 г.
Англоязычная версия:
Physics–Uspekhi, 2022, Volume 65, Issue 10, Pages 1020–1038
DOI: https://doi.org/10.3367/UFNe.2021.08.039042
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
PACS: 07.05.Mh, 84.35.+i, 87.19.L-
Образец цитирования: О. В. Масленников, М. М. Пугавко, Д. С. Щапин, В. И. Некоркин, “Нелинейная динамика и машинное обучение рекуррентных спайковых нейронных сетей”, УФН, 192:10 (2022), 1089–1109; Phys. Usp., 65:10 (2022), 1020–1038
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MasPugShc22}
\by О.~В.~Масленников, М.~М.~Пугавко, Д.~С.~Щапин, В.~И.~Некоркин
\paper Нелинейная динамика и машинное обучение рекуррентных спайковых нейронных сетей
\jour УФН
\yr 2022
\vol 192
\issue 10
\pages 1089--1109
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ufn7092}
\crossref{https://doi.org/10.3367/UFNr.2021.08.039042}
\adsnasa{https://adsabs.harvard.edu/cgi-bin/bib_query?2022PhyU...65.1020M}
\transl
\jour Phys. Usp.
\yr 2022
\vol 65
\issue 10
\pages 1020--1038
\crossref{https://doi.org/10.3367/UFNe.2021.08.039042}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=001112536300002}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85182910380}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ufn7092
  • https://www.mathnet.ru/rus/ufn/v192/i10/p1089
    • Эта публикация цитируется в следующих 7 статьяx:
    1. Dmitry A. Ivanov, Denis A. Larionov, Oleg V. Maslennikov, Vladimir V. Voevodin, “Neural network compression for reinforcement learning tasks”, Sci Rep, 15:1 (2025)  crossref
    2. Oleg Maslennikov, Matjaž Perc, Vladimir Nekorkin, “Topological features of spike trains in recurrent spiking neural networks that are trained to generate spatiotemporal patterns”, Front. Comput. Neurosci., 18 (2024)  crossref
    3. Vladimir V. Klinshov, Andrey V. Kovalchuk, Igor A. Soloviev, Oleg V. Maslennikov, Igor Franović, Matjaž Perc, “Extending dynamic memory of spiking neuron networks”, Chaos, Solitons & Fractals, 182 (2024), 114850  crossref  mathscinet
    4. Roman Kononov, Oleg Maslennikov, Vladimir Nekorkin, 2024 8th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2024, 131  crossref
    5. R. Kononov, O. Maslennikov, “Performing decision-making tasks through dynamics of recurrent neural networks trained with reinforcement learning”, 2023 7th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2023, 144  crossref
    6. M. M. Pugavko, O.V. Maslennikov, V. I. Nekorkin, “Dynamics of a recurrent spiking neural network in the two-alternative choice task”, Radiophys. Quantum El., 64:10 (2022), 736  crossref
    7. Maslennikov V O., “Dynamics of An Artificial Recurrent Neural Network For the Problem of Modeling a Cognitive Function”, Izv. Vyss. Uchebn. Zaved.-Prikl. Nelineynaya Din., 29:5 (2021), 799–811  crossref  isi
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Успехи физических наук Physics-Uspekhi
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:300
    PDF полного текста:48
    Список литературы:31
    Первая страница:12
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025