Heterogeneous spiking neural network with lateral connections in clustering problem

Рассмотрена модель спайк-нейрона, предложена архитектура гетерогенной спайк-нейронной сети для решения задачи кластеризации. В качестве алгоритма обучения выбрано модифицированное правило Хэбба. Для преобразования входного сигнала в кортежи спайков использованы рецепторные поля. Показана эффективность решения задачи кластеризации на основе сети спайк-нейроновРозглянута гетерогенна спайк-нейронна мережа з рецепторними полями та латеральними сполученнями; запропоновано адаптивний алгоритм навчання на основі правила Хебба; наведені результати експерименту, отримані під час обробки супутникового зображення.Heterogeneous spiking neural network with receptive fields and lateral connections a considered; adaptive learning algorithm based on the Hebb rule is proposed; results achieved in experiment on satellite image processing are presented