Особенности применения импульсных нейронных сетей в задачах регрессии

Аннотация

Алымова Е.В.

Дата поступления статьи: 24.10.2025

В статье представлен анализ применения импульсных нейронных сетей третьего поколения для решения задач регрессии. Рассмотрены основные модели импульсных нейронов (LIF, Ижикевича, Ходжкина-Хаксли) с точки зрения их вычислительной сложности и применимости к регрессионным задачам. Проанализированы методы кодирования вещественных данных в последовательности импульсов: частотное, временное и популяционное кодирование. Особое внимание уделено методам декодирования выходных импульсов в непрерывные значения, включая частотное декодирование, декодирование по времени первого импульса, использование мембранного потенциала и популяционное голосование. Проведена оценка энергоэффективности различных подходов, продемонстрировано снижение энергопотребления в 100-200 раз по сравнению с традиционными нейронными сетями при сохранении приемлемой точности. Результаты исследования подтверждают перспективность применения импульсных сетей во встраиваемых системах и устройствах интернета вещей.

Ключевые слова: импульсные нейронные сети, модель импульсного нейрона, кодирование импульсами, регрессия, энергоэффективность

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ