Spiking neural network
স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক (এস. এন. এন) হল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা প্রাকৃতিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে অনুকরণ করে। নিউরোনাল এবং সিনাপটিক অবস্থা ছাড়াও, এস. এন. এনগুলি তাদের অপারেটিং মডেলে সময়ের ধারণাকে অন্তর্ভুক্ত করে। ধারণাটি হল যে এস. এন. এন-এর নিউরনগুলি প্রতিটি প্রসারণ চক্রে তথ্য প্রেরণ করে না (যেমন এটি সাধারণ বহু-স্তরের পারসেপ্ট্রন নেটওয়ার্কগুলির সাথে ঘটে), বরং কেবল তখনই তথ্য প্রেরণ করে যখন একটি ঝিল্লি সম্ভাব্যতা-তার ঝিল্লি বৈদ্যুতিক চার্জ সম্পর্কিত নিউরনের একটি অভ্যন্তরীণ গুণমান-একটি নির্দিষ্ট মান পৌঁছায়, যাকে থ্রেশহোল্ড বলা হয়। যখন ঝিল্লি সম্ভাব্যতা দ্বারপ্রান্তে পৌঁছায়, তখন স্নায়ুকোষ আগুন জ্বালায় এবং একটি সংকেত তৈরি করে যা অন্যান্য স্নায়ুকোষে ভ্রমণ করে যা এই সংকেতের প্রতিক্রিয়ায় তাদের সম্ভাব্যতা বৃদ্ধি বা হ্রাস করে। একটি নিউরন মডেল যা থ্রেশহোল্ড ক্রসিংয়ের মুহূর্তে কাজ করে তাকে স্পাইকিং নিউরন মডেলও বলা হয়। সবচেয়ে বিশিষ্ট স্পাইকিং নিউরন মডেল হল লিকি ইন্টিগ্রেটেড-অ্যান্ড-ফায়ার মডেল। ইন্টিগ্রেটেড-অ্যান্ড-ফায়ার মডেলে, ক্ষণস্থায়ী সক্রিয়করণ স্তরকে (একটি ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ হিসাবে মডেল করা) সাধারণত নিউরনের অবস্থা হিসাবে বিবেচনা করা হয়, আগত স্পাইকগুলি এই মানটিকে উচ্চতর বা নিম্ন দিকে ঠেলে দেয়, যতক্ষণ না অবস্থাটি শেষ পর্যন্ত ক্ষয় হয় বা-যদি ফায়ারিং থ্রেশহোল্ডে পৌঁছায়-নিউরনে আগুন লাগে। ফায়ারিং-এর পরে, স্টেট ভেরিয়েবলটি একটি নিম্ন মান-এ পুনরায় সেট করা হয়। স্পাইকের ফ্রিকোয়েন্সি (রেট-কোড), উদ্দীপনার পরে সময়-থেকে-প্রথম-স্পাইক বা স্পাইকের মধ্যে ব্যবধানের উপর নির্ভর করে বহির্গামী স্পাইক ট্রেনকে একটি বাস্তব-মান সংখ্যা হিসাবে ব্যাখ্যা করার জন্য বিভিন্ন ডিকোডিং পদ্ধতি বিদ্যমান। অনেক বহু-স্তরযুক্ত কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত থাকে, যা পূর্ববর্তী স্তরের প্রতিটি স্নায়ুকোষ থেকে ইনপুট গ্রহণ করে এবং পরবর্তী স্তরের প্রতিটি স্নায়ুকোষকে সংকেত দেয়। যদিও এই নেটওয়ার্কগুলি অনেক ক্ষেত্রে সাফল্য অর্জন করেছে, তবে এগুলি জৈবিকভাবে ভুল এবং কোনও জীবন্ত জিনিসের মস্তিষ্কে নিউরনের অপারেশন প্রক্রিয়া অনুকরণ করে না। 1952 সালে একটি স্পাইকিং নিউরনের জৈবিকভাবে অনুপ্রাণিত হজকিন-হাক্সলি মডেল প্রস্তাব করা হয়েছিল। এই মডেলটি বর্ণনা করে যে কীভাবে ক্রিয়া সম্ভাবনার সূচনা এবং প্রচার করা হয়। নিউরনগুলির মধ্যে যোগাযোগ, যার জন্য সিনাপটিক ফাঁকে রাসায়নিক নিউরোট্রান্সমিটারের বিনিময় প্রয়োজন, বিভিন্ন মডেলে বর্ণনা করা হয়েছে, যেমন ইন্টিগ্রেটেড-অ্যান্ড-ফায়ার মডেল, ফিটজহুগ-নাগুমো মডেল (1961-1962), এবং হিন্দমার্শ-রোজ মডেল (1984)। লিকি ইন্টিগ্রেটেড-অ্যান্ড-ফায়ার মডেল (বা একটি ডেরিভেটিভ) সাধারণত ব্যবহৃত হয় কারণ হজকিন-হাক্সলি মডেলের তুলনায় এটি গণনা করা সহজ। আন্ডারপিনিং মস্তিষ্কের তথ্যকে অ্যাকশন সম্ভাব্যতা (নিউরন স্পাইক) হিসাবে উপস্থাপন করা হয়, যা স্পাইক ট্রেন বা এমনকি মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপের সমন্বিত তরঙ্গে গোষ্ঠীভুক্ত করা যেতে পারে। স্নায়ুবিজ্ঞানের একটি মৌলিক প্রশ্ন হল নিউরনগুলি একটি হার বা সাময়িক কোড দ্বারা যোগাযোগ করে কিনা তা নির্ধারণ করা। অস্থায়ী কোডিং পরামর্শ দেয় যে একটি একক স্পাইকিং নিউরন সিগময়েডাল নিউরাল নেটের শত শত লুকানো ইউনিট প্রতিস্থাপন করতে পারে। একটি এস. এন. এন পৃথক ডোমেনের পরিবর্তে অবিচ্ছিন্নভাবে গণনা করে। ধারণাটি হল যে নিউরনগুলি প্রচারের প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে সক্রিয়করণের জন্য পরীক্ষা করতে পারে না (যেমন একটি সাধারণ মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন নেটওয়ার্কের ক্ষেত্রে হয়), তবে কেবল তখনই যখন তাদের ঝিল্লি সম্ভাব্যতা একটি নির্দিষ্ট মান পৌঁছায়। যখন একটি স্নায়ুকোষ সক্রিয় হয়, তখন এটি একটি সংকেত তৈরি করে যা সংযুক্ত স্নায়ুকোষগুলিতে প্রেরণ করা হয়, তাদের ঝিল্লির সম্ভাবনা বাড়িয়ে বা কমিয়ে দেয়। একটি স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কে, একটি নিউরনের বর্তমান অবস্থাকে তার ঝিল্লি সম্ভাব্যতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (সম্ভবত একটি ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ হিসাবে মডেল করা হয়)। একটি ইনপুট পালস একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য ঝিল্লির সম্ভাব্যতা বৃদ্ধি করে এবং তারপর ধীরে ধীরে হ্রাস পায়। পালস ফ্রিকোয়েন্সি এবং পালস ব্যবধান উভয়কেই বিবেচনা করে এই পালস সিকোয়েন্সগুলিকে একটি সংখ্যা হিসাবে ব্যাখ্যা করার জন্য এনকোডিং স্কিম তৈরি করা হয়েছে। পালস জেনারেশন টাইমের উপর ভিত্তি করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল স্থাপন করা যেতে পারে। পালস ঘটনার সঠিক সময় ব্যবহার করে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আরও তথ্য নিয়োগ করতে পারে এবং আরও ভাল কম্পিউটিং বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করতে পারে। এস. এন. এন পদ্ধতি ঐতিহ্যবাহী এ. এন. এন-এর বাইনারি আউটপুটের পরিবর্তে একটি অবিচ্ছিন্ন আউটপুট তৈরি করে। পালস ট্রেনগুলি সহজে ব্যাখ্যাযোগ্য নয়, তাই উপরের মতো এনকোডিং স্কিমগুলির প্রয়োজন। যাইহোক, একটি পালস ট্রেনের উপস্থাপনা স্প্যাটিওটেমপোরাল ডেটা (বা ক্রমাগত বাস্তব-বিশ্বের সংবেদনশীল ডেটা শ্রেণিবিন্যাস) প্রক্রিয়াকরণের জন্য আরও উপযুক্ত হতে পারে। এসএনএনগুলি শুধুমাত্র নিকটবর্তী নিউরনের সাথে নিউরনগুলিকে সংযুক্ত করে স্থান বিবেচনা করে যাতে তারা ইনপুট ব্লকগুলি আলাদাভাবে প্রক্রিয়া করে (ফিল্টার ব্যবহার করে সিএনএন-এর মতো)। তারা তথ্য এনকোডিং করে সময়কে পালস ট্রেন হিসাবে বিবেচনা করে যাতে বাইনারি এনকোডিংয়ে তথ্য না হারায়। এটি একটি পুনরাবৃত্ত স্নায়ুতন্ত্রের (আর. এন. এন) অতিরিক্ত জটিলতা এড়ায়। দেখা যাচ্ছে যে ইমপালস নিউরনগুলি প্রচলিত কৃত্রিম নিউরনের তুলনায় আরও শক্তিশালী গণনামূলক একক। এসএনএনগুলি তাত্ত্বিকভাবে দ্বিতীয় প্রজন্মের নেটওয়ার্কগুলির চেয়ে বেশি শক্তিশালী [সংজ্ঞায়িত শব্দঃ 2য় প্রজন্মের নেটওয়ার্কগুলি কী? ]; যাইহোক, এস. এন. এন প্রশিক্ষণ সমস্যা এবং হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা তাদের ব্যবহার সীমিত করে। যদিও হেব্বিয়ান লার্নিং এবং এস. টি. ডি. পি-র মতো তত্ত্বাবধানহীন জৈবিকভাবে অনুপ্রাণিত শিক্ষণ পদ্ধতি পাওয়া যায়, তবে এস. এন. এন-এর জন্য কোনও কার্যকর তত্ত্বাবধানকৃত প্রশিক্ষণ পদ্ধতি উপযুক্ত নয় যা দ্বিতীয় প্রজন্মের নেটওয়ার্কগুলির তুলনায় আরও ভাল কর্মক্ষমতা প্রদান করতে পারে। এস. এন. এন-এর স্পাইক-ভিত্তিক সক্রিয়করণ বৈষম্যমূলক নয়, তাই ত্রুটি ব্যাকপ্রপাগেশন সম্পাদনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ভিত্তিক প্রশিক্ষণ পদ্ধতিগুলি বিকাশ করা কঠিন করে তোলে, যদিও নর্মএডি এবং মাল্টিলেয়ার নর্মএডি-এর মতো কয়েকটি সাম্প্রতিক অ্যালগরিদম স্পাইক ভিত্তিক সক্রিয়করণের গ্রেডিয়েন্টের উপযুক্ত আনুমানিকতার মাধ্যমে ভাল প্রশিক্ষণ কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। প্রচলিত এ. এন. এন-এর তুলনায় বাস্তবসম্মত স্নায়বিক মডেল অনুকরণের জন্য এস. এন. এন-এর গণনামূলক খরচ অনেক বেশি। পালস-কাপলড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (পিসিএনএন) প্রায়শই এসএনএনগুলির সাথে বিভ্রান্ত হয়। একটি পিসিএনএনকে এক ধরনের এসএনএন হিসাবে দেখা যেতে পারে। বর্তমানে এস. এন. এন ব্যবহার করার সময় কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে যার উপর গবেষকরা সক্রিয়ভাবে কাজ করছেন। প্রথম চ্যালেঞ্জটি স্পাইকিং নন-লিনিয়ারিটির নন-ডিফারেনশিবিলিটি নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে। ফরওয়ার্ড-এবং ব্যাকওয়ার্ড-লার্নিং উভয় পদ্ধতির অভিব্যক্তিগুলিতে নিউরাল অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের ডেরিভেটিভ থাকে যা অ-পার্থক্যযোগ্য কারণ নিউরনের আউটপুট হয় 1 হয় যখন এটি স্পাইক হয় এবং অন্যথায় 0 হয়। বাইনারি স্পাইকিং নন-লিনিয়ারিটির এই সমস্ত-বা-কিছুই আচরণ গ্রেডিয়েন্টগুলিকে "প্রবাহিত" হতে বাধা দেয় এবং এল. আই. এফ নিউরনগুলিকে গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশনের জন্য অনুপযুক্ত করে তোলে। দ্বিতীয় চ্যালেঞ্জটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের বাস্তবায়নের সাথে সম্পর্কিত। স্ট্যান্ডার্ড বিপি গণনা, স্মৃতিশক্তি এবং যোগাযোগের ক্ষেত্রে ব্যয়বহুল হতে পারে এবং এটি প্রয়োগকারী হার্ডওয়্যার (যেমন, একটি কম্পিউটার, মস্তিষ্ক বা নিউরোমরফিক ডিভাইস) দ্বারা নির্ধারিত সীমাবদ্ধতার জন্য খারাপভাবে উপযুক্ত হতে পারে। প্রথম চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে এটি কাটিয়ে ওঠার জন্য বেশ কয়েকটি পন্থা রয়েছে। এর মধ্যে কয়েকটি হলঃ প্রচলিতভাবে প্রশিক্ষিত "হার-ভিত্তিক" এন. এন.-কে এস. এন. এন-এ রূপান্তরিত করে লুকানো ইউনিটগুলির জন্য সম্পূর্ণ জৈবিকভাবে অনুপ্রাণিত স্থানীয় শিক্ষার নিয়মগুলি অবলম্বন করা, নেটওয়ার্ক মডেলটিকে মসৃণ করে একটি এস. জি (সুরোগেট গ্রেডিয়েন্ট)-কে প্রকৃত গ্রেডিয়েন্টগুলির অবিচ্ছিন্ন শিথিলতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা। উপরন্তু, এস. এন. এনগুলি জৈবিক জীবের কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্রের মডেল তৈরি করতে পারে, যেমন একটি পোকামাকড় পরিবেশ সম্পর্কে পূর্ব জ্ঞান ছাড়াই খাদ্য চায়। তাদের আপেক্ষিক বাস্তবতার কারণে, এগুলি জৈবিক স্নায়বিক বর্তনীর ক্রিয়াকলাপ অধ্যয়নে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি জৈবিক স্নায়বিক বর্তনীর টপোলজি এবং এর কার্যকারিতা সম্পর্কে একটি অনুমান দিয়ে শুরু করে, এই বর্তনীর রেকর্ডিংকে সংশ্লিষ্ট এস. এন. এন-এর আউটপুটের সাথে তুলনা করা যেতে পারে, যা অনুমানের যৌক্তিকতার মূল্যায়ন করে। যাইহোক, এস. এন. এন-এর জন্য কার্যকর প্রশিক্ষণ ব্যবস্থার অভাব রয়েছে, যা কম্পিউটার দৃষ্টি সহ কিছু প্রয়োগের জন্য প্রতিরোধমূলক হতে পারে। 2019 সালের হিসাবে এস. এন. এনগুলি নির্ভুলতার দিক থেকে এ. এন. এন-এর থেকে পিছিয়ে রয়েছে, তবে ব্যবধানটি হ্রাস পাচ্ছে এবং কিছু কাজে অদৃশ্য হয়ে গেছে। চিত্র ভিত্তিক তথ্যের জন্য এস. এন. এন ব্যবহার করার সময় আমাদের স্থির চিত্রগুলিকে বাইনারি স্পাইক ট্রেনের কোডে রূপান্তর করতে হবে। এনকোডিংয়ের প্রকারঃ অস্থায়ী কোডিং প্রতি নিউরনে একটি স্পাইক তৈরি করে যেখানে স্পাইক বিলম্বতা পিক্সেলের তীব্রতার বিপরীত আনুপাতিক। রেট কোডিং পিক্সেলের তীব্রতাকে একটি স্পাইক ট্রেনে রূপান্তরিত করে যেখানে স্পাইকের সংখ্যা পিক্সেলের তীব্রতার সাথে আনুপাতিক। ডাইরেক্ট কোডিং প্রতিটি সময়-ধাপের জন্য ফ্লোট মান তৈরি করতে একটি প্রশিক্ষণযোগ্য স্তর ব্যবহার করে। আমাদের একটি শেখার স্তর রয়েছে যা প্রতিটি পিক্সেলকে নির্দিষ্ট সময়ে ফ্লোট সংখ্যায় রূপান্তরিত করে এবং তারপরে উত্পন্ন ফ্লোটিং সংখ্যায় থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করে দেখা যায় যে সেগুলি 1 বা 0 হবে কিনা। পর্যায় কোডিং একটি বৈশ্বিক দোলকের উপর ভিত্তি করে সাময়িক তথ্যকে স্পাইক প্যাটার্নে এনকোড করে। বার্স্ট কোডিং অল্প সময়ের মধ্যে স্পাইকগুলির বিস্ফোরণ প্রেরণ করে, নিউরনের মধ্যে সিনাপটিক যোগাযোগের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়। সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন সফ্টওয়্যারের একটি বৈচিত্র্যময় পরিসর এস. এন. এন-কে অনুকরণ করতে পারে। এই সফ্টওয়্যারটিকে এর ব্যবহার অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারেঃ এসএনএন সিমুলেশন এগুলি উচ্চ স্তরের বিশদ এবং নির্ভুলতার সাথে জটিল স্নায়বিক মডেলগুলি অনুকরণ করে। বড় নেটওয়ার্কগুলির সাধারণত দীর্ঘ প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন হয়। প্রার্থীদের মধ্যে রয়েছেঃ ব্রায়ান-ইকোলে নর্মাল সুপারিয়রে রোমেইন ব্রেট এবং ড্যান গুডম্যান দ্বারা বিকাশিত; জেনেসিস (জিনেরাল নিউরাল সিমুলেশন সিস্টেম)-ক্যালটেকের জেমস বোয়ারের পরীক্ষাগারে বিকাশিত; এনইএসটি-এনইএসটি ইনিশিয়েটিভ দ্বারা বিকাশিত; নিউরন-মূলত ইয়েল বিশ্ববিদ্যালয় এবং ডিউক বিশ্ববিদ্যালয়ের মাইকেল হাইনস, জন ডব্লিউ মুর এবং টেড কার্নেভালে দ্বারা বিকাশিত; হার্ডওয়্যার ফিউচার নিউরোমরফিক আর্কিটেকচারগুলি কোটি কোটি ন্যানোসিন্যাপস নিয়ে গঠিত হবে, যার জন্য প্লাস্টিকের জন্য দায়ী শারীরিক প্রক্রিয়াগুলির একটি স্পষ্ট বোঝার প্রয়োজন। ফেরোইলেকট্রিক টানেল জংশনের উপর ভিত্তি করে পরীক্ষামূলক ব্যবস্থা ব্যবহার করা হয়েছে যা দেখায় যে ভিন্নধর্মী মেরুকরণ পরিবর্তন থেকে এস. টি. ডি. পি ব্যবহার করা যেতে পারে। সম্মিলিত স্ক্যানিং প্রোব ইমেজিং, বৈদ্যুতিক পরিবহন এবং পারমাণবিক-স্কেল আণবিক গতিবিদ্যার মাধ্যমে, পরিবাহিতা বৈচিত্র্যগুলি ডোমেনের নিউক্লিয়েশন-অধ্যুষিত বিপরীত দ্বারা মডেল করা যেতে পারে। সিমুলেশনগুলি দেখায় যে ফেরোইলেকট্রিক ন্যানোসিন্যাপসের অ্যারেগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুমানযোগ্য উপায়ে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে শিখতে পারে, যা তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার পথ উন্মুক্ত করে। আকিদা একটি সম্পূর্ণ ডিজিটাল ইভেন্ট-ভিত্তিক নিউরাল প্রসেসিং ডিভাইস যার মধ্যে 12 লক্ষ কৃত্রিম নিউরন এবং 10 বিলিয়ন কৃত্রিম সিনাপ্স রয়েছে যা ব্রেইনচিপ দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। ইভেন্ট-ভিত্তিক মালিকানা ব্যবহার করে, এটি নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলিতে প্রয়োজনীয় ইনপুটগুলি বিশ্লেষণ করে। ফলাফলগুলি অন-চিপ মেমরি ইউনিটে সংরক্ষণ করা হয়। নিউরোগ্রিড এমন একটি বোর্ড যা সরাসরি হার্ডওয়্যারে স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক অনুকরণ করতে পারে। (স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি) স্পিননেকার (স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার) একটি ছয়-স্তরের থ্যালামোকর্টিকাল মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি ব্যাপক সমান্তরাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মের বিল্ডিং ব্লক হিসাবে এআরএম প্রসেসর ব্যবহার করে। (ম্যানচেস্টার বিশ্ববিদ্যালয়) স্পিননেকার সিস্টেমটি এআরএম আর্কিটেকচার ব্যবহার করে কাস্টম ডিজিটাল মাল্টিকোর চিপগুলিতে রিয়েল টাইমে চলমান সংখ্যাসূচক মডেলগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি। এটি কাস্টম ডিজিটাল চিপ সরবরাহ করে, প্রতিটি আঠারোটি কোর এবং একটি ভাগ করা স্থানীয় 128 এমবাইট র্যাম সহ, মোট 1,000,000 কোর সহ। একটি একক চিপ বাস্তব সময়ে চলমান আট মিলিয়ন প্লাস্টিকের সিনাপ্স সহ 16,000 নিউরন অনুকরণ করতে পারে। ট্রুনর্থ এমন একটি প্রসেসর যার মধ্যে 54 লক্ষ কোটি ট্রানজিস্টর রয়েছে যা মাত্র 70 মিলিওয়াট ব্যবহার করে; ব্যক্তিগত কম্পিউটারের বেশিরভাগ প্রসেসরে প্রায় 14 লক্ষ কোটি ট্রানজিস্টর থাকে এবং 35 ওয়াট বা তার বেশি প্রয়োজন হয়। আইবিএম ট্রুনর্থের পিছনের নকশা নীতিকে নিউরোমরফিক কম্পিউটিং হিসাবে উল্লেখ করে। এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল প্যাটার্ন স্বীকৃতি। যদিও সমালোচকরা বলছেন যে চিপটি যথেষ্ট শক্তিশালী নয়, এর সমর্থকরা উল্লেখ করেছেন যে এটি কেবল প্রথম প্রজন্ম, এবং উন্নত পুনরাবৃত্তির ক্ষমতা স্পষ্ট হয়ে উঠবে। আইরিস, উইসকনসিন স্তন ক্যান্সার বা স্ট্যাটলগ ল্যান্ডস্যাট ডেটাসেটের মতো সাধারণ বেঞ্চমার্ক ডেটাসেটগুলিতে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণ পদ্ধতি অনুসারে প্রশিক্ষিত স্পাইকিং নেটওয়ার্কগুলির শ্রেণিবিন্যাস ক্ষমতা পরীক্ষা করা হয়েছে। তথ্য এনকোডিং এবং নেটওয়ার্ক ডিজাইনের বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা ক্লাস্টারিং এবং শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি 2-স্তরের ফিড ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক। হপফিল্ডে (1995) প্রস্তাবিত ধারণার উপর ভিত্তি করে লেখকরা স্থানীয় গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্রের মডেলগুলি বাস্তবায়িত করেছেন যা রেডিয়াল বেসিস ফাংশন (আরবিএফ) এবং স্পাইকিং নিউরনের বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করে একটি ভাসমান-বিন্দু উপস্থাপনা সহ ইনপুট সংকেতগুলিকে (শ্রেণীবদ্ধ তথ্য) একটি স্পাইকিং উপস্থাপনায় রূপান্তরিত করে। আরও দেখুন কোডি কগনিটিভ আর্কিটেকচার কগনিটিভ ম্যাপ কগনিটিভ কম্পিউটার গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান স্নায়বিক কোডিং স্নায়বিক সম্পর্ক স্নায়বিক ডিকোডিং স্নায়ুবিজ্ঞান স্নায়বিক তথ্যবিজ্ঞান স্নায়বিক গণনার মডেল গতি উপলব্ধি ব্যবস্থা স্নায়ুবিজ্ঞান রেফারেন্স গণনামূলক পরিসংখ্যান কৃত্রিম স্নায়বিক নেটওয়ার্ক ভিডিও ক্লিপ ধারণকারী নিবন্ধ গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান