Exploring the Impact of Different Potential Update Rules on the Performance of Spiking Neural Networks

ELİF SENA ÖZCAN

Son yıllarda, spiking sinir ağlar (SNN'ler), gerçek nöronların faaliyetini taklit edebilme yetenekleri nedeniyle popülerlik kazanmış ve geniş bir makine öğrenimi uygulama yelpazesine uygun hale gelmiştir. Bu çalışmada, farklı potansiyel güncelleme kurallarının SNN'lerin COVID-19 sınıflandırması için performansına olan etkisini araştırıyoruz. COVID-19 pandemisi, sağlık sistemine eşi benzeri görülmemiş zorluklar getirmiş olup, hastalığın yayılmasını kontrol etmek için erken teşhis önemlidir. CT tarama görüntüleme, hastalıkla ilişkili akciğer anormalliklerini gösteren yüksek çözünürlüklü görüntül ...Daha fazlası