Spiking Neural Networks for Classification of Brain-Computer Interface and Image Data

Abstract

Impulzní neuronové sítě jsou slibným konceptem nejen z hlediska lepší simulace biologických neuronových sítí, ale také z hlediska překonání současných nevýhod umělých neuronových sítí, jako je vysoká spotřeba energie nebo pomalá doba odezvy. Článek se zaměřuje na potenciální přínosy impulzních neuronových sítí při klasifikaci evokovaných komponent zpracovávaných v mnoha tradičních experimentech rozhraní mozek-počítač. Jsou prezentovány experimenty s různými architekturami impulzních neuronových sítí a dále optimalizačními přístupy nad datovými sadami rozhraní mozek-počítač a obrazovými datovými sadami. Dosažené výsledky jsou uvedeny a diskutovány. Nejlepší dosažená přesnost byla 64,86 % pro datovou sadu evokovaných komponent a 97,09 % pro obrazovou datovou sadu.