Spiking neural network
સ્પાઈકિંગ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (એસ. એન. એન.) એ કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ છે જે કુદરતી ન્યુરલ નેટવર્ક્સની વધુ નજીકથી નકલ કરે છે. ન્યુરોનલ અને સિનેપ્ટિક સ્થિતિ ઉપરાંત, એસ. એન. એન. તેમના ઓપરેટિંગ મોડેલમાં સમયની વિભાવનાનો સમાવેશ કરે છે. વિચાર એ છે કે એસ. એન. એન. માં ચેતાકોષો દરેક પ્રસાર ચક્ર પર માહિતી પ્રસારિત કરતા નથી (જેમ કે તે લાક્ષણિક બહુ-સ્તરના પર્સેપ્ટ્રોન નેટવર્ક સાથે થાય છે), પરંતુ માહિતી ત્યારે જ પ્રસારિત કરે છે જ્યારે પટલની ક્ષમતા-તેના પટલ વિદ્યુત ચાર્જ સાથે સંબંધિત ચેતાકોષની આંતરિક ગુણવત્તા-ચોક્કસ મૂલ્ય સુધી પહોંચે છે, જેને થ્રેશોલ્ડ કહેવાય છે. જ્યારે પટલની ક્ષમતા થ્રેશોલ્ડ સુધી પહોંચે છે, ત્યારે ચેતાકોષ આગ લગાવે છે, અને એક સંકેત ઉત્પન્ન કરે છે જે અન્ય ચેતાકોષો સુધી જાય છે, જે બદલામાં, આ સંકેતના જવાબમાં તેમની ક્ષમતામાં વધારો અથવા ઘટાડો કરે છે. ન્યુરોન મોડેલ કે જે થ્રેશોલ્ડ ક્રોસિંગની ક્ષણે ફાયર કરે છે તેને સ્પાઇકિંગ ન્યુરોન મોડેલ પણ કહેવામાં આવે છે. સૌથી અગ્રણી સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષ મોડેલ લીકી ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર મોડેલ છે. ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર મોડેલમાં, ક્ષણિક સક્રિયકરણ સ્તર (વિભેદક સમીકરણ તરીકે રચાયેલ) ને સામાન્ય રીતે ચેતાકોષની સ્થિતિ માનવામાં આવે છે, જેમાં આવતા સ્પાઇક્સ આ મૂલ્યને વધુ કે ઓછું દબાણ કરે છે, જ્યાં સુધી સ્થિતિ આખરે કાં તો ક્ષીણ ન થાય અથવા-જો ફાયરિંગ થ્રેશોલ્ડ સુધી પહોંચે તો-ચેતાકોષમાં આગ લાગે છે. ફાયરિંગ કર્યા પછી, સ્ટેટ વેરિયેબલને નીચા મૂલ્ય પર રીસેટ કરવામાં આવે છે. બહાર જતી સ્પાઇક ટ્રેનને વાસ્તવિક-મૂલ્ય સંખ્યા તરીકે અર્થઘટન કરવા માટે વિવિધ ડીકોડિંગ પદ્ધતિઓ અસ્તિત્વમાં છે, જે સ્પાઇક્સની આવર્તન (રેટ-કોડ), ઉત્તેજના પછીના સમય-થી-પ્રથમ-સ્પાઇક અથવા સ્પાઇક્સ વચ્ચેના અંતરાલ પર આધાર રાખે છે. ઘણા બહુ-સ્તરના કૃત્રિમ ચેતા તંત્ર સંપૂર્ણપણે જોડાયેલા હોય છે, જે અગાઉના સ્તરમાં દરેક ચેતાકોષમાંથી ઇનપુટ મેળવે છે અને પછીના સ્તરમાં દરેક ચેતાકોષને સંકેત આપે છે. જો કે આ નેટવર્કોએ ઘણા ક્ષેત્રોમાં સફળતા હાંસલ કરી છે, તેમ છતાં તેઓ જૈવિક રીતે અચોક્કસ છે અને જીવંત વસ્તુના મગજમાં ચેતાકોષોની કામગીરીની પદ્ધતિની નકલ કરતા નથી. સ્પિકિંગ ચેતાકોષનું જૈવિક રીતે પ્રેરિત હોજકિન-હક્સલી મોડેલ 1952માં પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યું હતું. આ મોડેલ વર્ણવે છે કે એક્શન પોટેન્શિયલ કેવી રીતે શરૂ કરવામાં આવે છે અને તેનો પ્રચાર કરવામાં આવે છે. ચેતાકોષો વચ્ચેના સંદેશાવ્યવહાર, જેને સિનેપ્ટિક ગેપમાં રાસાયણિક ચેતાપ્રેષકોના વિનિમયની જરૂર હોય છે, તે વિવિધ મોડેલોમાં વર્ણવવામાં આવે છે, જેમ કે ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર મોડેલ, ફિટ્ઝહગ-નાગુમો મોડેલ (1961-1962), અને હિન્દમાર્શ-રોઝ મોડેલ (1984). લીકી ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર મોડેલ (અથવા વ્યુત્પન્ન) નો સામાન્ય રીતે ઉપયોગ થાય છે કારણ કે હોજકિન-હક્સલી મોડેલ કરતાં તેની ગણતરી કરવી સરળ છે. મગજમાં માહિતીને ક્રિયા ક્ષમતા (ચેતાકોષ સ્પાઇક્સ) તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે, જેને સ્પાઇક ટ્રેન અથવા મગજની પ્રવૃત્તિના સંકલિત તરંગોમાં પણ જૂથબદ્ધ કરી શકાય છે. ન્યુરોસાયન્સનો મૂળભૂત પ્રશ્ન એ નક્કી કરવાનો છે કે શું ચેતાકોષો દર અથવા અસ્થાયી કોડ દ્વારા વાતચીત કરે છે. ટેમ્પોરલ કોડિંગ સૂચવે છે કે એક જ સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષ સિગ્મોઇડલ ન્યુરલ નેટ પર સેંકડો છુપાયેલા એકમોને બદલી શકે છે. એસ. એન. એન. અલગ ડોમેનને બદલે સતત ગણતરી કરે છે. વિચાર એ છે કે ચેતાકોષો પ્રસારના દરેક પુનરાવર્તનમાં સક્રિયકરણ માટે પરીક્ષણ કરી શકતા નથી (જેમ કે લાક્ષણિક બહુસ્તરીય પર્સેપ્ટ્રોન નેટવર્કમાં થાય છે), પરંતુ ત્યારે જ જ્યારે તેમની પટલની ક્ષમતા ચોક્કસ મૂલ્ય સુધી પહોંચે છે. જ્યારે ચેતાકોષ સક્રિય થાય છે, ત્યારે તે એક સંકેત ઉત્પન્ન કરે છે જે જોડાયેલા ચેતાકોષોને પસાર થાય છે, તેમની પટલની ક્ષમતાને વધારે અથવા ઘટાડે છે. સ્પિકિંગ ન્યુરલ નેટવર્કમાં, ચેતાકોષની વર્તમાન સ્થિતિને તેની પટલ ક્ષમતા (સંભવતઃ વિભેદક સમીકરણ તરીકે રચાયેલ) તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. ઇનપુટ પલ્સ થોડા સમય માટે પટલની ક્ષમતામાં વધારો કરે છે અને પછી ધીમે ધીમે ઘટાડો કરે છે. પલ્સ આવર્તન અને પલ્સ અંતરાલ બંનેને ધ્યાનમાં રાખીને આ પલ્સ સિક્વન્સને સંખ્યા તરીકે અર્થઘટન કરવા માટે એન્કોડિંગ યોજનાઓનું નિર્માણ કરવામાં આવ્યું છે. પલ્સ જનરેશન ટાઇમ પર આધારિત ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલ સ્થાપિત કરી શકાય છે. પલ્સની ઘટનાના ચોક્કસ સમયનો ઉપયોગ કરીને, ન્યુરલ નેટવર્ક વધુ માહિતીનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને વધુ સારી કમ્પ્યુટિંગ ગુણધર્મો પ્રદાન કરી શકે છે. એસ. એન. એન. અભિગમ પરંપરાગત એ. એન. એન. ના દ્વિસંગી ઉત્પાદનને બદલે સતત ઉત્પાદન કરે છે. પલ્સ ટ્રેન સરળતાથી અર્થઘટન કરી શકાતી નથી, તેથી ઉપરની જેમ યોજનાઓનું એન્કોડિંગ કરવાની જરૂર છે. જો કે, પલ્સ ટ્રેનનું પ્રતિનિધિત્વ સ્પેટિઓટેમ્પોરલ ડેટા (અથવા સતત વાસ્તવિક-વિશ્વ સંવેદનાત્મક ડેટા વર્ગીકરણ) ની પ્રક્રિયા માટે વધુ યોગ્ય હોઈ શકે છે. એસ. એન. એન. ચેતાકોષોને માત્ર નજીકના ચેતાકોષો સાથે જોડીને જગ્યાને ધ્યાનમાં લે છે જેથી તેઓ ઇનપુટ બ્લોક્સ પર અલગથી પ્રક્રિયા કરે (ફિલ્ટરનો ઉપયોગ કરીને સી. એન. એન. ની જેમ). તેઓ માહિતીને એન્કોડિંગ કરીને સમયને પલ્સ ટ્રેન તરીકે માને છે જેથી દ્વિસંગી એન્કોડિંગમાં માહિતી ગુમાવવી ન પડે. આ રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક (આર. એન. એન.) ની વધારાની જટિલતાને ટાળે છે. તે તારણ આપે છે કે આવેગ ચેતાકોષો પરંપરાગત કૃત્રિમ ચેતાકોષો કરતાં વધુ શક્તિશાળી ગણતરીના એકમો છે. એસ. એન. એન. સૈદ્ધાંતિક રીતે બીજી પેઢીના નેટવર્ક કરતાં વધુ શક્તિશાળી છે. ]; જોકે, એસ. એન. એન. તાલીમ મુદ્દાઓ અને હાર્ડવેર જરૂરિયાતો તેમના ઉપયોગને મર્યાદિત કરે છે. હેબ્બિયન લર્નિંગ અને એસ. ટી. ડી. પી. જેવી દેખરેખ વગરની જૈવિક પ્રેરિત શિક્ષણ પદ્ધતિઓ ઉપલબ્ધ હોવા છતાં, એસ. એન. એન. માટે કોઈ અસરકારક દેખરેખ હેઠળની તાલીમ પદ્ધતિ યોગ્ય નથી જે બીજી પેઢીના નેટવર્ક કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન પ્રદાન કરી શકે. એસ. એન. એન. નું સ્પાઇક-આધારિત સક્રિયકરણ વિભેદક નથી, આમ ભૂલ બેકપ્રોપેગેશન કરવા માટે ઢાળ વંશ આધારિત તાલીમ પદ્ધતિઓ વિકસાવવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે, જો કે નોર્મેડ અને મલ્ટીલેયર નોર્મેડ જેવા કેટલાક તાજેતરના અલ્ગોરિધમ્સે સ્પાઇક આધારિત સક્રિયકરણના ઢાળના યોગ્ય અંદાજ દ્વારા સારી તાલીમ કામગીરી દર્શાવી છે. પરંપરાગત એ. એન. એન. ની સરખામણીમાં વાસ્તવિક ચેતાતંત્રના નમૂનાઓનું અનુકરણ કરવા માટે એસ. એન. એન. નો ગણતરી ખર્ચ ઘણો વધારે હોય છે. પલ્સ-કપલ્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક (પી. સી. એન. એન.) ને ઘણીવાર એસ. એન. એન. સાથે ભેળસેળ કરવામાં આવે છે. પી. સી. એન. એન. ને એક પ્રકારના એસ. એન. એન. તરીકે જોઈ શકાય છે. હાલમાં એસ. એન. એન. નો ઉપયોગ કરતી વખતે કેટલાક પડકારો છે જેના પર સંશોધકો સક્રિય રીતે કામ કરી રહ્યા છે. પ્રથમ પડકાર સ્પાઇકિંગ નોનલીનિયરિટીની નોનડિફરેન્શિયાબિલિટી સાથે સંબંધિત છે. ફોરવર્ડ-અને બેકવર્ડ-લર્નિંગ બંને પદ્ધતિઓ માટેની અભિવ્યક્તિઓમાં ન્યુરલ એક્ટિવેશન ફંક્શનનું વ્યુત્પન્ન હોય છે જે બિન-વિભેદક છે કારણ કે ન્યુરોનનું આઉટપુટ કાં તો 1 હોય છે જ્યારે તે સ્પાઇક્સ કરે છે, અને અન્યથા 0 હોય છે. દ્વિસંગી સ્પિકિંગ બિનરેખીયતાની આ સર્વ-અથવા-શૂન્ય વર્તણૂક ઢાળને "વહેતા" થવાથી અટકાવે છે અને LIF ચેતાકોષોને ઢાળ-આધારિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે અયોગ્ય બનાવે છે. બીજો પડકાર ઓપ્ટિમાઇઝેશન અલ્ગોરિધમનો અમલ કરવાનો છે. પ્રમાણભૂત બી. પી. ગણતરી, યાદશક્તિ અને સંદેશાવ્યવહારની દ્રષ્ટિએ ખર્ચાળ હોઈ શકે છે અને તેનો અમલ કરતા હાર્ડવેર (દા. ત., કમ્પ્યુટર, મગજ અથવા ન્યુરોમોર્ફિક ઉપકરણ) દ્વારા નિર્ધારિત અવરોધો માટે નબળી રીતે અનુકૂળ હોઈ શકે છે. પ્રથમ પડકારના સંદર્ભમાં તેને દૂર કરવા માટે ઘણા અભિગમો છે. તેમાંના કેટલાક છેઃ પરંપરાગત રીતે પ્રશિક્ષિત "દર-આધારિત" એન. એન. નું એસ. એન. એન. માં ભાષાંતર કરતા છુપાયેલા એકમો માટે સંપૂર્ણપણે જૈવિક રીતે પ્રેરિત સ્થાનિક શિક્ષણ નિયમોનો આશરો લેવો, જે નેટવર્ક મોડેલને સતત અલગ પાડવા માટે સરળ બનાવે છે, જે એસ. જી. (સુરોગેટ ગ્રેડિયન્ટ) ને વાસ્તવિક ગ્રેડિયન્ટ્સની સતત છૂટ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે. વધુમાં, એસ. એન. એન. જૈવિક સજીવોની કેન્દ્રીય ચેતાતંત્રનું મોડેલ બનાવી શકે છે, જેમ કે પર્યાવરણની પૂર્વ જાણકારી વિના ખોરાક મેળવવા માંગતા જંતુઓ. તેમના સાપેક્ષ વાસ્તવવાદને કારણે, તેનો ઉપયોગ જૈવિક ચેતા સર્કિટ્સની કામગીરીનો અભ્યાસ કરવા માટે થઈ શકે છે. જૈવિક ચેતાકોષીય સર્કિટની ટોપોલોજી અને તેના કાર્ય વિશેની પૂર્વધારણાથી શરૂ કરીને, આ સર્કિટના રેકોર્ડિંગ્સની સરખામણી અનુરૂપ એસ. એન. એન. ના આઉટપુટ સાથે કરી શકાય છે, જે પૂર્વધારણાની સંભાવનાનું મૂલ્યાંકન કરે છે. જો કે, એસ. એન. એન. માટે અસરકારક તાલીમ પદ્ધતિનો અભાવ છે, જે કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ કાર્યો સહિત કેટલીક એપ્લિકેશનો માટે અવરોધક હોઈ શકે છે. 2019 સુધીમાં એસ. એન. એન. ચોકસાઈની દ્રષ્ટિએ એ. એન. એન. થી પાછળ છે, પરંતુ અંતર ઘટી રહ્યું છે, અને કેટલાક કાર્યો પર ગાયબ થઈ ગયું છે. છબી આધારિત માહિતી માટે એસ. એન. એન. નો ઉપયોગ કરતી વખતે આપણે સ્થિર છબીઓને દ્વિસંગી સ્પાઇક ટ્રેન કોડિંગમાં રૂપાંતરિત કરવાની જરૂર છે. એન્કોડિંગના પ્રકારોઃ ટેમ્પોરલ કોડિંગ ચેતાકોષ દીઠ એક સ્પાઇક પેદા કરે છે જેમાં સ્પાઇક વિલંબ પિક્સેલની તીવ્રતાના વ્યસ્ત પ્રમાણમાં હોય છે. દર કોડિંગ પિક્સેલની તીવ્રતાને સ્પાઇક ટ્રેનમાં રૂપાંતરિત કરે છે જ્યાં સ્પાઇક્સની સંખ્યા પિક્સેલની તીવ્રતાના પ્રમાણમાં હોય છે. ડાયરેક્ટ કોડિંગ દરેક સમય-પગલા માટે ફ્લોટ મૂલ્ય પેદા કરવા માટે તાલીમક્ષમ સ્તરનો ઉપયોગ કરે છે. આપણી પાસે એક શીખી શકાય તેવું સ્તર છે જે દરેક પિક્સેલને ચોક્કસ સમયે ફ્લોટ નંબરમાં રૂપાંતરિત કરે છે અને પછી થ્રેશોલ્ડનો ઉપયોગ જનરેટેડ ફ્લોટિંગ નંબરો પર થાય છે તે જોવા માટે કે તે 1 અથવા 0 હશે. તબક્કો કોડિંગ વૈશ્વિક ઓસિલેટર પર આધારિત સ્પાઇક પેટર્નમાં અસ્થાયી માહિતીને એન્કોડ કરે છે. બર્સ્ટ કોડિંગ ટૂંકા ગાળામાં સ્પાઇક્સના વિસ્ફોટને પ્રસારિત કરે છે, જે ચેતાકોષો વચ્ચે સિનેપ્ટિક સંચારની વિશ્વસનીયતામાં વધારો કરે છે. સોફ્ટવેર એપ્લિકેશન સોફ્ટવેરની વિવિધ શ્રેણી એસ. એન. એન. નું અનુકરણ કરી શકે છે. આ સોફ્ટવેરને તેના ઉપયોગો અનુસાર વર્ગીકૃત કરી શકાય છેઃ એસ. એન. એન. સિમ્યુલેશન આ ઉચ્ચ સ્તરની વિગત અને ચોકસાઈ સાથે જટિલ ન્યુરલ મોડેલોનું અનુકરણ કરે છે. મોટા નેટવર્કને સામાન્ય રીતે લાંબી પ્રક્રિયાની જરૂર પડે છે. ઉમેદવારોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ બ્રાયન-ઇકોલ નોર્મલ સુપરિયર ખાતે રોમેન બ્રેટ અને ડેન ગુડમેન દ્વારા વિકસિત; જેનેસિસ (જીએનરલ ન્યુરલ સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ)-કેલ્ટેક ખાતે જેમ્સ બોવરની પ્રયોગશાળામાં વિકસિત; એનઇએસટી-એનઇએસટી પહેલ દ્વારા વિકસિત; ન્યુરોન-મુખ્યત્વે યેલ યુનિવર્સિટી અને ડ્યુક યુનિવર્સિટીમાં માઇકલ હાઇન્સ, જ્હોન ડબ્લ્યુ. મૂરે અને ટેડ કાર્નેવાલે દ્વારા વિકસિત; હાર્ડવેર ફ્યુચર ન્યુરોમોર્ફિક આર્કિટેક્ચરમાં આવા અબજો નેનોસિનેપ્સનો સમાવેશ થશે, જેમાં પ્લાસ્ટિસિટી માટે જવાબદાર ભૌતિક પદ્ધતિઓની સ્પષ્ટ સમજણ જરૂરી છે. ફેરોઇલેક્ટ્રિક ટનલ જંકશન પર આધારિત પ્રાયોગિક પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ એ બતાવવા માટે કરવામાં આવ્યો છે કે એસટીડીપીનો ઉપયોગ વિજાતીય ધ્રુવીકરણ સ્વિચિંગથી કરી શકાય છે. સંયુક્ત સ્કેનીંગ પ્રોબ ઇમેજિંગ, વિદ્યુત પરિવહન અને અણુ-સ્કેલ મોલેક્યુલર ડાયનેમિક્સ દ્વારા, વાહકતા ફેરફારોને ડોમેન્સના ન્યુક્લિએશન-પ્રભુત્વવાળા રિવર્સલ દ્વારા મોડેલિંગ કરી શકાય છે. સિમ્યુલેશન દર્શાવે છે કે ફેરોઇલેક્ટ્રિક નેનોસાઈનેપ્સના એરે સ્વાયત્ત રીતે અનુમાનિત રીતે પેટર્નને ઓળખવાનું શીખી શકે છે, જે અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ તરફનો માર્ગ ખોલે છે. અકીડા એ બ્રેઇનચિપ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલ 12 લાખ કૃત્રિમ ચેતાકોષો અને 10 અબજ કૃત્રિમ ચેતાકોષો સાથેનું સંપૂર્ણપણે ડિજિટલ ઘટના આધારિત ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ ઉપકરણ છે. ઘટના આધારિત માલિકીનો ઉપયોગ કરીને, તે ચોક્કસ બિંદુઓ પર આવશ્યક ઇનપુટ્સનું વિશ્લેષણ કરે છે. પરિણામો ઓન-ચિપ મેમરી એકમોમાં સંગ્રહિત થાય છે. ન્યુરોગ્રિડ એ એક બોર્ડ છે જે સીધા હાર્ડવેરમાં સ્પાઇકિંગ ન્યુરલ નેટવર્કનું અનુકરણ કરી શકે છે. (સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટી) સ્પીનનેકર (સ્પિકિંગ ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર) એ. આર. એમ. પ્રોસેસર્સનો ઉપયોગ છ-સ્તરના થેલામોકોર્ટિકલ મોડેલ પર આધારિત મોટા પ્રમાણમાં સમાંતર કમ્પ્યુટિંગ પ્લેટફોર્મના બિલ્ડિંગ બ્લોક્સ તરીકે કરે છે. (માન્ચેસ્ટર યુનિવર્સિટી) સ્પીનનેકર સિસ્ટમ એઆરએમ આર્કિટેક્ચરનો ઉપયોગ કરીને કસ્ટમ ડિજિટલ મલ્ટીકોર ચિપ્સ પર વાસ્તવિક સમયમાં ચાલતા આંકડાકીય મોડેલો પર આધારિત છે. તે કસ્ટમ ડિજિટલ ચિપ્સ પ્રદાન કરે છે, જેમાં દરેકમાં અઢાર કોર અને વહેંચાયેલ સ્થાનિક 128 એમ. બી. આઈ. ટી. રેમ હોય છે, જેમાં કુલ 1,000,000 કોર હોય છે. એક ચિપ વાસ્તવિક સમયમાં ચાલતા 80 લાખ પ્લાસ્ટિક સિનેપ્સ સાથે 16,000 ચેતાકોષોનું અનુકરણ કરી શકે છે. ટ્રૂનૉર્થ એ એક પ્રોસેસર છે જેમાં 5.4 અબજ ટ્રાન્ઝિસ્ટર છે જે માત્ર 70 મિલીવોટનો વપરાશ કરે છે; પર્સનલ કમ્પ્યુટર્સમાં મોટાભાગના પ્રોસેસર્સમાં આશરે 1.4 અબજ ટ્રાન્ઝિસ્ટર હોય છે અને 35 વોટ કે તેથી વધુની જરૂર પડે છે. આઇબીએમ ટ્રુનોર્થ પાછળના ડિઝાઇન સિદ્ધાંતને ન્યુરોમોર્ફિક કમ્પ્યુટિંગ તરીકે ઉલ્લેખ કરે છે. તેનો પ્રાથમિક હેતુ પેટર્ન ઓળખવાનો છે. જ્યારે ટીકાકારો કહે છે કે ચિપ પૂરતી શક્તિશાળી નથી, તેના સમર્થકો નિર્દેશ કરે છે કે આ માત્ર પ્રથમ પેઢી છે, અને સુધારેલ પુનરાવર્તનની ક્ષમતાઓ સ્પષ્ટ થઈ જશે. (આઇ. બી. એમ.) દેખરેખ વગરની શીખવાની પદ્ધતિઓ અનુસાર પ્રશિક્ષિત સ્પાઇકિંગ નેટવર્કની બેન્ચમાર્ક વર્ગીકરણ ક્ષમતાઓનું આઇરિસ, વિસ્કોન્સિન સ્તન કેન્સર અથવા સ્ટેટલોગ લેન્ડસેટ ડેટાસેટ જેવા સામાન્ય બેન્ચમાર્ક ડેટાસેટ પર પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું છે. માહિતી એન્કોડિંગ અને નેટવર્ક ડિઝાઇન માટે વિવિધ અભિગમોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. ઉદાહરણ તરીકે, ડેટા ક્લસ્ટરિંગ અને વર્ગીકરણ માટે 2-સ્તર ફીડફોરવર્ડ નેટવર્ક. હોપફિલ્ડ (1995) માં પ્રસ્તાવિત વિચારના આધારે લેખકોએ ફ્લોટિંગ-પોઇન્ટ પ્રતિનિધિત્વ ધરાવતા ઇનપુટ સંકેતો (વર્ગીકૃત ડેટા) ને સ્પાઇકિંગ પ્રતિનિધિત્વમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે રેડિયલ બેઝિસ ફંક્શન્સ (આરબીએફ) અને સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષોના ગુણધર્મોને સંયોજિત કરીને સ્થાનિક ગ્રહણશીલ ક્ષેત્રોના નમૂનાઓ અમલમાં મૂક્યા. આ પણ જુઓ કોડી કોગ્નિટિવ આર્કિટેક્ચર કોગ્નિટિવ મેપ કોગ્નિટિવ કમ્પ્યુટર કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ ન્યુરલ કોડિંગ ન્યુરલ કોરિલેટ ન્યુરલ ડીકોડિંગ ન્યુરોએથોલોજી ન્યુરોઇન્ફોર્મેટિક્સ મોડલ્સ ઓફ ન્યુરલ કમ્પ્યુટેશન મોશન પર્સેપ્શન સિસ્ટમ્સ ન્યુરોસાયન્સ રેફરન્સ કોમ્પ્યુટેશનલ સ્ટેટિસ્ટિક્સ આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ વીડિયો ક્લિપ્સ ધરાવતા લેખો કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ