Исследование алгоритмов настройки спайковых нейронных сетей

ФИО студента: Вдовина Евгения Михайловна

Руководитель: Пантюхин Дмитрий Валерьевич

Кампус/факультет: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Программа: Математические методы моделирования и компьютерные технологии (Магистратура)

Год защиты: 2018

Третье поколение нейронных сетей, импульсные (или спайковые) нейронные сети, является самой биологически реалистичной моделью искусственных нейронных сетей. оно малоизучено, и еще не придумано совершенного алгоритма его обучения, но оно является привлекательным объектом исследований, так как имеет огромный ряд преимуществ по сравнению с предыдущими поколениями. В работе изучается реализация спайковой нейронной сети и ее обучение методом обратного распространения ошибки. В процессе выполнения было проведено множество тестов, было показано, что незначительное изменение входящих параметров приводило к значительным изменениям результирующих данных, была дана оценка перспективности тестируемой библиотеки и пожелания для улучшения полученных результатов.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ