| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Topological features of spike trains in recurrent spiking neural networks that are trained to generate spatiotemporal patterns
Avtorji:ID Maslennikov, Oleg (Avtor)
ID Perc, Matjaž (Avtor)
ID Nekorkin, Vladimir (Avtor)
Datoteke:.pdf RAZ_Maslennikov_Oleg_2024.pdf (6,96 MB)
MD5: 17D68A14C066E811ED561C5195963CC2
 
URL https://doi.org/10.3389/fncom.2024.1363514
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
Opis:In this study, we focus on training recurrent spiking neural networks to generate spatiotemporal patterns in the form of closed two-dimensional trajectories. Spike trains in the trained networks are examined in terms of their dissimilarity using the Victor-Purpura distance. We apply algebraic topology methods to the matrices obtained by rank-ordering the entries of the distance matrices, specifically calculating the persistence barcodes and Betti curves. By comparing the features of dierent types of output patterns, we uncover the complex relations between low-dimensional target signals and the underlying multidimensional spike trains.
Ključne besede:topological features, neural networks, spatiotemporal patterns, nonlinear dynamics
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:30.12.2023
Datum sprejetja članka:06.02.2024
Datum objave:23.02.2024
Založnik:Frontiers Media S.A.
Leto izida:2024
Št. strani:13 str.
Številčenje:Letn. 18, št. članka 1363514
PID:20.500.12556/DKUM-91196 Novo okno
UDK:53
COBISS.SI-ID:187350019 Novo okno
DOI:10.3389/fncom.2024.1363514 Novo okno
ISSN pri članku:1662-5188
Datum objave v DKUM:27.11.2024
Število ogledov:136
Število prenosov:15
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Frontiers in computational neuroscience
Skrajšan naslov:Front. comput. neurosci.
Založnik:Frontiers Research Foundation
ISSN:1662-5188
COBISS.SI-ID:21018376 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P1-0403-2019
Naslov:Računsko intenzivni kompleksni sistemi

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:23.02.2024

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:topološke značilnosti, nevronske mreže, prostorsko-časovni vzorci, nelinearna dinamika


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici