year | 2019 |
author(s) | Raphael C. Engelhardt |
title | Short-Term Plasticity on the BrainScaleS Neuromorphic System |
KIP-Nummer | HD-KIP 19-89 |
KIP-Gruppe(n) | F9 |
document type | Masterarbeit |
Abstract (de) | Künstliche Neuronale Netze bilden ein mächtiges Werkzeug bei der Bewältigung klassischer Aufgaben des Machine Learning. Konstituierende Bestandteile dieser Netzwerke sind abstrakte Neuronen, die jedoch nicht das Ziel haben, das Verhalten ihrer biologischen Vorbildern exakt abzubilden. Spikende Neuronale Netze hingegen, basieren auf mathematischen Modellen, die die Dynamik biologischer Neuronen beschreiben. In Softwaresimulationen geht dieser Zugewinn an biologischer Plausibilität mit einem beträchtlichen Rechenaufwand für die numerische Lösung der beschreibenden Differentialgleichungen einher. |
Abstract (en) | Artificial Neuronal Networks are a powerful tool in solving typical Machine Learning. Constituent elements of these networks are abstract neurons, that do however not strive for an exact representation of their biological counterparts. Spiking Neuronal networks, on the other hand, are based on mathematical models, describing the dynamic of biologic neurons. In software simulations this gain of biological plausibility comes at the cost of a considerable computational effort for the numerical solving of the describing differential equations. |
bibtex | @mastersthesis{engelhardt2019, author = {Raphael C. Engelhardt}, title = {Short-Term Plasticity on the BrainScaleS Neuromorphic System}, school = {Universität Heidelberg}, year = {2019}, type = {Masterarbeit}, month = {November} } |