Evolving small spiking neural networks to work as state machines for temporal pattern recognition

Borys Wróbel; Ahmed Abdelmotaleb; Neil Davey; Volker Steuber

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Evolving small spiking neural networks to work as state machines for temporal pattern recognition

机译：不断发展的小尖峰神经网络可作为状态机进行时间模式识别

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来源
《BMC Neuroscience》 |2015年第1期|共页
作者
Borys Wróbel; Ahmed Abdelmotaleb; Neil Davey; Volker Steuber;
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正文语种
中图分类人类学;
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1. Dynamic evolving spiking neural networks for on-line spatio- and spectro-temporal pattern recognition [J] . KasabovN., DhobleK., NuntalidN., Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society . 2013,第Null期

机译：动态演化的尖峰神经网络，用于在线时空和光谱时模式识别
2. From evolving artificial gene regulatory networks to evolving spiking neural networks for pattern recognition [J] . Ahmed Abdelmotaleb, Maria Schilstra, Neil Davey, BMC Neuroscience . 2013,第S1期

机译：从进化的人工基因调控网络到进化的尖峰神经网络以进行模式识别
3. From evolving artificial gene regulatory networks to evolving spiking neural networks for pattern recognition [J] . Ahmed Abdelmotaleb, Maria Schilstra, Neil Davey, BMC Neuroscience . 2013,第SUPPLEMENTa1期

机译：从进化的人工基因调控网络到进化的尖峰神经网络以进行模式识别
4. Online spatio-temporal pattern recognition with evolving spiking neural networks utilising address event representation, rank order, and temporal spike learning [C] . Dhoble Kshitij, Nuntalid Nuttapod, Indiveri Giacomo, Neural Networks (IJCNN), The 2012 International Joint Conference on . 2012

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5. The SGE framework: Discovering spatio-temporal patterns in biological systems with spiking neural networks(S), a genetic algorithm(G) and expert knowledge(E). [D] . Sichtig, Heike. 2009

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6. Evolving small spiking neural networks to work as state machines for temporal pattern recognition [O] . Borys Wróbel, Ahmed Abdelmotaleb, Neil Davey, 2015

机译：不断发展的小尖峰神经网络可以用作状态机以进行时间模式识别
7. Online spatio-temporal pattern recognition with evolving spiking neural networks utilising address event representation, rank order, and temporal spike learning [O] . Dhoble, K, Nuntalid, N, Indiveri, G, 2012

机译：利用地址事件表示，等级顺序和时间峰值学习的不断发展的尖峰神经网络进行在线时空模式识别

Evolving small spiking neural networks to work as state machines for temporal pattern recognition

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