Дослідження застосування spiking нейронних мереж у задачах розпізнавання просторо-часових патернів в онлайн-навчанні

Abstract

Мета кваліфікаційної роботи – дослідження сучасного стану онлайн-навчання, наявних проблем та як спайкові нейромережі допомагають їх вирішити; розробити алгоритм навчання спайкового дрейф-детектора, провести та проаналізувати емпіричний досвід. Методи дослідження – аналіз та систематизація теоретичного матеріалу, проведення та аналіз експериментів. Було систематизовано існуючі знання щодо використання спайкових мереж у різних задачах онлайн-навчання; було виявлено їх переваги перед та недоліки; був проведений аналіз вбудованих механізмів короткочасової пам’яті, як вони можуть бути використані у аналізі просторо-часових патернів у потоці даних. Було побудовано новаторський алгоритм навчання дрейф-детектору використовуючи тільки вхідні дані та отримано конкурентно-спроможні результати із мінімальною кількість False Positive помилок. Було зазначено наявні проблеми та перспективи. Результати роботи можуть бути використано для подальших досліджень, практичного застосування та для ознайомлення із предметною галузі у закладах вищої освіти.