Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The Spiking Neural Network Agent - The Initial Experimental Study

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F18%3AA2001XEG" target="_blank" >RIV/61988987:17310/18:A2001XEG - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Spiking Neural Network Agent - The Initial Experimental Study

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The aim of this paper is a proposal of a spiking neural network circuit design continuously modifying synaptic strengths between neurons through the spike-timing-dependent plasticity to fulfil the agent objective. The network consists of Izhikevich neurons controlling an agent which uses three sensors to associate obstacles to the defined classes in its environment. The environment is formed as a torus of revolution. The reinforcement of synapses of the control network is based on the spike-timing-dependent plasticity (STDP), which is modulated by extracellular dopamine. The controlled agent may perform four different output actions: move forward,turn left, turn right, and release repulse beacon to avoid all obstacles with a negative impact on the agent. The testing environment has been populated with obstacles randomly placed in the torus. Experiments confirmed that the agent is able to associate negative and positive object classes in its environment. The continuation of this work was outlined in the conclusion.

  • Název v anglickém jazyce

    The Spiking Neural Network Agent - The Initial Experimental Study

  • Popis výsledku anglicky

    The aim of this paper is a proposal of a spiking neural network circuit design continuously modifying synaptic strengths between neurons through the spike-timing-dependent plasticity to fulfil the agent objective. The network consists of Izhikevich neurons controlling an agent which uses three sensors to associate obstacles to the defined classes in its environment. The environment is formed as a torus of revolution. The reinforcement of synapses of the control network is based on the spike-timing-dependent plasticity (STDP), which is modulated by extracellular dopamine. The controlled agent may perform four different output actions: move forward,turn left, turn right, and release repulse beacon to avoid all obstacles with a negative impact on the agent. The testing environment has been populated with obstacles randomly placed in the torus. Experiments confirmed that the agent is able to associate negative and positive object classes in its environment. The continuation of this work was outlined in the conclusion.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10200 - Computer and information sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    NEUREL 2018

  • ISBN

    978-153866974-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Belgrade, Serbia

  • Datum konání akce

    20. 11. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku

    000457745100050