The application perspective of izhikevich spiking neural model - the initial experimental study
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F19%3AA2001XEA" target="_blank" >RIV/61988987:17310/19:A2001XEA - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-97888-8_19" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-97888-8_19</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-97888-8_19" target="_blank" >10.1007/978-3-319-97888-8_19</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The application perspective of izhikevich spiking neural model - the initial experimental study
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we explore the Izhikevich spiking neuron model especially the synergy of the dimensionless model parameters and their implications to the spiking of the neuron itself. This spiking, principally the spike rate, is highly important from the application point of view. The understanding of the model is useful for better spiking network design, when the input neuronal stimulus is transferred to the spikes in order to produce faster network response. Whereas we can achieve the better neuronal response of the spiking network through utilization of the correct model parameters which impact to the neurons and the network neuronal dynamics significantly. The model parameters setup were described, demonstrated and spiking neuron model output and behaviour examined. The influence of the input current was also described in a given experimental study.
Název v anglickém jazyce
The application perspective of izhikevich spiking neural model - the initial experimental study
Popis výsledku anglicky
In this paper we explore the Izhikevich spiking neuron model especially the synergy of the dimensionless model parameters and their implications to the spiking of the neuron itself. This spiking, principally the spike rate, is highly important from the application point of view. The understanding of the model is useful for better spiking network design, when the input neuronal stimulus is transferred to the spikes in order to produce faster network response. Whereas we can achieve the better neuronal response of the spiking network through utilization of the correct model parameters which impact to the neurons and the network neuronal dynamics significantly. The model parameters setup were described, demonstrated and spiking neuron model output and behaviour examined. The influence of the input current was also described in a given experimental study.
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
2019
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
Advances in Intelligent Systems and Computing
ISBN
978-331997887-1
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
223-232
Název nakladatele
Springer Verlag
Místo vydání
Switzerland
Místo konání akce
Brno, Czech Republic
Datum konání akce
20. 6. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—