Spiking neural network
ஸ்பைக்கிங் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (எஸ்என்என்) இயற்கையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை மிகவும் நெருக்கமாகப் பிரதிபலிக்கும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஆகும். நரம்பியல் மற்றும் சினாப்டிக் நிலைகளுக்கு கூடுதலாக, எஸ். என். என் கள் நேரத்தின் கருத்தை அவற்றின் இயக்க மாதிரியில் இணைக்கின்றன. யோசனை என்னவென்றால், எஸ்என்எனில் உள்ள நியூரான்கள் ஒவ்வொரு பரப்புதல் சுழற்சியிலும் தகவல்களை அனுப்புவதில்லை (இது வழக்கமான பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் நெட்வொர்க்குகளுடன் நிகழ்கிறது), மாறாக ஒரு சவ்வு ஆற்றல்-அதன் சவ்வு மின் கட்டணம் தொடர்பான நியூரானின் உள்ளார்ந்த தரம்-ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பை அடையும் போது மட்டுமே தகவல்களை அனுப்புகிறது, இது வாசல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. சவ்வு ஆற்றல் நுழைவாயிலை அடையும் போது, நரம்பணு சுடுகிறது, மேலும் மற்ற நரம்பணுக்களுக்கு பயணிக்கும் ஒரு சமிக்ஞையை உருவாக்குகிறது, இது இந்த சமிக்ஞைக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் அவற்றின் திறன்களை அதிகரிக்கிறது அல்லது குறைக்கிறது. நுழைவாயிலைக் கடக்கும் நேரத்தில் சுடும் ஒரு நியூரான் மாதிரி ஒரு ஸ்பைக்கிங் நியூரான் மாதிரி என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. மிக முக்கியமான ஸ்பைக்கிங் நியூரான் மாதிரி கசிவு ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தீ மாதிரி ஆகும். ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தீ மாதிரியில், தற்காலிக செயல்பாட்டு நிலை (ஒரு வேறுபட்ட சமன்பாடாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது) பொதுவாக நரம்பணுவின் நிலையாகக் கருதப்படுகிறது, உள்வரும் கூர்முனைகள் இந்த மதிப்பை அதிகமாகவோ அல்லது குறைவாகவோ தள்ளுகின்றன, நிலை இறுதியில் சிதைந்துவிடும் வரை அல்லது-துப்பாக்கி சுடும் வரம்பை அடைந்தால்-நரம்பணு சுடுகிறது. ஃபயரிங்கிற்குப் பிறகு, நிலை மாறி குறைந்த மதிப்புக்கு மீட்டமைக்கப்படுகிறது. வெளியேறும் ஸ்பைக் ரயிலை ஒரு உண்மையான-மதிப்பு எண்ணாக விளக்குவதற்கு பல்வேறு டிகோடிங் முறைகள் உள்ளன, இது கூர்முனைகளின் அதிர்வெண் (விகித-குறியீடு), தூண்டுதலுக்குப் பிறகு நேரத்திலிருந்து முதல்-ஸ்பைக் அல்லது கூர்முனைகளுக்கு இடையிலான இடைவெளி ஆகியவற்றை நம்பியுள்ளது. பல பல அடுக்கு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் முழுமையாக இணைக்கப்பட்டுள்ளன, முந்தைய அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நரம்பணுவிலிருந்தும் உள்ளீட்டைப் பெற்று, அடுத்தடுத்த அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நரம்பணுவையும் சமிக்ஞை செய்கின்றன. இந்த நெட்வொர்க்குகள் பல துறைகளில் முன்னேற்றங்களை அடைந்திருந்தாலும், அவை உயிரியல் ரீதியாக துல்லியமற்றவை மற்றும் ஒரு உயிரினத்தின் மூளையில் உள்ள நியூரான்களின் செயல்பாட்டு பொறிமுறையைப் பிரதிபலிக்கவில்லை. உயிரியல் ரீதியாக ஈர்க்கப்பட்ட ஹாட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி மாதிரியான ஸ்பைக்கிங் நியூரான் 1952 இல் முன்மொழியப்பட்டது. செயல் திறன்கள் எவ்வாறு தொடங்கப்படுகின்றன மற்றும் பரப்பப்படுகின்றன என்பதை இந்த மாதிரி விவரிக்கிறது. நரம்பணுக்களுக்கு இடையிலான தொடர்பு, இதற்கு சினாப்டிக் இடைவெளியில் இரசாயன நரம்பியக்கடத்திகளின் பரிமாற்றம் தேவைப்படுகிறது, இது ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தீ மாதிரி, ஃபிட்ஜ்ஹுக்-நாகுமோ மாதிரி (1961-1962) மற்றும் ஹிந்த்மார்ஷ்-ரோஸ் மாதிரி (1984) போன்ற பல்வேறு மாதிரிகளில் விவரிக்கப்பட்டுள்ளது. ஹோட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி மாதிரியை விட கணக்கிடுவது எளிதானது என்பதால் கசிவு ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தீ மாதிரி (அல்லது ஒரு வழித்தோன்றல்) பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மூளையில் உள்ள தகவல்கள் செயல் திறன்களாக (நியூரான் கூர்முனைகள்) குறிப்பிடப்படுகின்றன, அவை ஸ்பைக் ரயில்கள் அல்லது மூளை செயல்பாட்டின் ஒருங்கிணைந்த அலைகளாக கூட வகைப்படுத்தப்படலாம். நரம்பியல் ஒரு விகிதத்தால் தொடர்பு கொள்கிறதா அல்லது தற்காலிக குறியீட்டால் தொடர்பு கொள்கிறதா என்பதைத் தீர்மானிப்பதே நரம்பியல் அறிவியலின் ஒரு அடிப்படை கேள்வியாகும். தற்காலிக குறியீடு ஒரு ஒற்றை ஸ்பைக்கிங் நியூரான் ஒரு சிக்மாய்டல் நரம்பியல் வலையில் மறைக்கப்பட்ட நூற்றுக்கணக்கான அலகுகளை மாற்ற முடியும் என்று கூறுகிறது. ஒரு எஸ்என்என் தனித்துவமான களத்தை விட தொடர்ச்சியாக கணக்கிடுகிறது. நியூரான்கள் பரப்புதலின் ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும் (ஒரு வழக்கமான பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் நெட்வொர்க்கைப் போலவே) செயல்படுத்துவதற்கு சோதிக்கக்கூடாது, ஆனால் அவற்றின் சவ்வு ஆற்றல்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பை அடையும் போது மட்டுமே. ஒரு நரம்பணு செயல்படுத்தப்படும்போது, அது இணைக்கப்பட்ட நரம்பணுக்களுக்கு அனுப்பப்படும் ஒரு சமிக்ஞையை உருவாக்குகிறது, அவற்றின் சவ்வு திறனை உயர்த்துகிறது அல்லது குறைக்கிறது. ஒரு சுழலும் நரம்பியல் வலையமைப்பில், ஒரு நரம்பணுவின் தற்போதைய நிலை அதன் சவ்வு ஆற்றல் (ஒரு வேறுபட்ட சமன்பாடாக மாதிரியாக இருக்கலாம்) என வரையறுக்கப்படுகிறது. ஒரு உள்ளீட்டு துடிப்பு ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திற்கு சவ்வு ஆற்றலை உயர்த்துகிறது, பின்னர் படிப்படியாக குறைகிறது. துடிப்பு அதிர்வெண் மற்றும் துடிப்பு இடைவெளி ஆகிய இரண்டையும் கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டு, இந்த துடிப்பு வரிசைகளை ஒரு எண்ணாக விளக்குவதற்கு குறியாக்க திட்டங்கள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. துடிப்பு உற்பத்தி நேரத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை நிறுவ முடியும். துடிப்பு நிகழ்வின் சரியான நேரத்தைப் பயன்படுத்தி, ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பு அதிக தகவல்களைப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் சிறந்த கணினி பண்புகளை வழங்கலாம். எஸ்என்என் அணுகுமுறை பாரம்பரிய ஏஎன்என்களின் பைனரி வெளியீட்டிற்கு பதிலாக தொடர்ச்சியான வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது. பல்ஸ் ரயில்கள் எளிதில் விளக்க முடியாதவை, எனவே மேலே உள்ளபடி குறியீட்டு திட்டங்களின் தேவை உள்ளது. இருப்பினும், ஒரு துடிப்பு ரயில் பிரதிநிதித்துவம் ஸ்பேட்டியோடெம்போரல் தரவை (அல்லது தொடர்ச்சியான நிஜ உலக உணர்ச்சி தரவு வகைப்பாடு) செயலாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம். நியூரான்களை அருகிலுள்ள நியூரான்களுடன் மட்டுமே இணைப்பதன் மூலம் எஸ். என். என் கள் இடத்தைக் கருத்தில் கொள்கின்றன, இதனால் அவை உள்ளீட்டு தொகுதிகளை தனித்தனியாக செயலாக்குகின்றன (சிஎன்என் வடிப்பான்களைப் பயன்படுத்துவதைப் போலவே). பைனரி குறியீட்டில் தகவல்களை இழக்காமல் இருக்க தகவல்களை குறியாக்கம் செய்வதன் மூலம் நேரத்தை துடிப்பு ரயில்களாக கருதுகிறார்கள். இது தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (ஆர்என்என்) கூடுதல் சிக்கலைத் தவிர்க்கிறது. பாரம்பரிய செயற்கை நரம்பணுக்களை விட உந்துவிசை நரம்பணுக்கள் மிகவும் சக்திவாய்ந்த கணக்கீட்டு அலகுகள் என்று மாறிவிடும். இரண்டாம் தலைமுறை நெட்வொர்க்குகளை விட கோட்பாட்டளவில் எஸ்என்என்கள் மிகவும் சக்திவாய்ந்தவை [வரையறுக்கப்படாத சொல்ஃ 2 வது தலைமுறை நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன? இருப்பினும், எஸ்என்என் பயிற்சி சிக்கல்கள் மற்றும் வன்பொருள் தேவைகள் அவற்றின் பயன்பாட்டைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன. ஹெபியன் கற்றல் மற்றும் எஸ். டி. டி. பி போன்ற மேற்பார்வை செய்யப்படாத உயிரியல் ரீதியாக ஈர்க்கப்பட்ட கற்றல் முறைகள் இருந்தாலும், இரண்டாம் தலைமுறை நெட்வொர்க்குகளை விட சிறந்த செயல்திறனை வழங்கக்கூடிய எஸ். என். என்-களுக்கு பயனுள்ள மேற்பார்வை செய்யப்பட்ட பயிற்சி முறை பொருத்தமானது அல்ல. நார்மட் மற்றும் மல்டிலேயர் நார்மட் போன்ற சில சமீபத்திய வழிமுறைகள் ஸ்பைக் அடிப்படையிலான செயல்பாட்டின் சாய்வின் பொருத்தமான தோராயத்தின் மூலம் நல்ல பயிற்சி செயல்திறனை நிரூபித்திருந்தாலும், எஸ். என். என்-களின் ஸ்பைக் அடிப்படையிலான செயல்படுத்தல் வேறுபடுத்த முடியாதது, இதனால் பிழை பின்னோக்கி பரப்புதலைச் செய்ய சாய்வு வம்சாவளி அடிப்படையிலான பயிற்சி முறைகளை உருவாக்குவது கடினம். பாரம்பரிய ஏஎன்என்களை விட யதார்த்தமான நரம்பியல் மாதிரிகளை உருவகப்படுத்துவதற்கு எஸ்என்என்களுக்கு மிகப் பெரிய கணக்கீட்டு செலவுகள் உள்ளன. துடிப்பு-இணைக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (பிசிஎன்என்) பெரும்பாலும் எஸ்என்என்களுடன் குழப்பமடைகின்றன. பிசிஎன்என்-ஐ ஒரு வகையான எஸ்என்என்-ஆகக் காணலாம். தற்போது ஆராய்ச்சியாளர்கள் தீவிரமாக பணியாற்றி வரும் எஸ்என்என்களைப் பயன்படுத்தும் போது சில சவால்கள் உள்ளன. முதல் சவால் ஸ்பைக்கிங் நான்லீனியாரிட்டியின் வேறுபாடற்ற தன்மையைப் பற்றியது. முன்னோக்கி மற்றும் பின்தங்கிய கற்றல் முறைகளுக்கான வெளிப்பாடுகள் நரம்பியல் செயல்பாட்டு செயல்பாட்டின் வழித்தோன்றலைக் கொண்டுள்ளன, இது வேறுபடுத்த முடியாதது, ஏனெனில் நரம்பணு வெளியீடு அது சுழலும் போது 1 ஆகவும், இல்லையெனில் 0 ஆகவும் இருக்கும். பைனரி ஸ்பைக்கிங் நான்லீனியாரிட்டியின் இந்த அனைத்தும் அல்லது எதுவும் இல்லாத நடத்தை சாய்வுகளை "பாய்வதிலிருந்து" தடுக்கிறது மற்றும் LIF நியூரான்களை சாய்வு அடிப்படையிலான உகப்பாக்கத்திற்கு பொருந்தாது. இரண்டாவது சவால் ஆப்டிமைசேஷன் வழிமுறையை செயல்படுத்துவது பற்றியது. தரமான பிபி கணக்கீடு, நினைவகம் மற்றும் தகவல்தொடர்பு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், மேலும் அதைச் செயல்படுத்தும் வன்பொருளால் (எ. கா., ஒரு கணினி, மூளை அல்லது நரம்பியல் சாதனம்) கட்டளையிடப்பட்ட கட்டுப்பாடுகளுக்கு மோசமாக பொருந்தக்கூடும். முதல் சவாலைப் பொறுத்தவரை, அதை சமாளிப்பதற்காக பல அணுகுமுறைகள் உள்ளன. அவற்றில் சிலஃ மறைக்கப்பட்ட அலகுகளுக்கான முற்றிலும் உயிரியல் ரீதியாக ஈர்க்கப்பட்ட உள்ளூர் கற்றல் விதிகளை நாடுவது, வழக்கமாக பயிற்சி பெற்ற "விகித அடிப்படையிலான" என்என்-களை எஸ்என்என்களாக மொழிபெயர்க்கிறது, நெட்வொர்க் மாதிரியை மென்மையாக்குகிறது, ஒரு எஸ்ஜி (சுரோகேட் சாய்வு) உண்மையான சாய்வுகளின் தொடர்ச்சியான தளர்வாக வரையறுக்கப்படுகிறது. கூடுதலாக, சூழலைப் பற்றி முன்கூட்டியே அறியாமல் உணவைத் தேடும் ஒரு பூச்சி போன்ற உயிரியல் உயிரினங்களின் மைய நரம்பு மண்டலத்தை எஸ். என். என் மாதிரிகள் வடிவமைக்க முடியும். அவற்றின் ஒப்பீட்டு யதார்த்தவாதம் காரணமாக, உயிரியல் நரம்பியல் சுற்றுகளின் செயல்பாட்டைப் படிக்க அவை பயன்படுத்தப்படலாம். உயிரியல் நரம்பியல் சுற்றுவட்டத்தின் இடவியல் மற்றும் அதன் செயல்பாடு பற்றிய ஒரு கருதுகோளுடன் தொடங்கி, இந்த சுற்றுவட்டத்தின் பதிவுகளை தொடர்புடைய எஸ். என். என் வெளியீட்டுடன் ஒப்பிடலாம், இது கருதுகோளின் நம்பகத்தன்மையை மதிப்பீடு செய்கிறது. இருப்பினும், எஸ்என்என்களுக்கான பயனுள்ள பயிற்சி வழிமுறைகளின் பற்றாக்குறை உள்ளது, இது கணினி பார்வை பணிகள் உட்பட சில பயன்பாடுகளுக்கு தடையாக இருக்கலாம். 2019 ஆம் ஆண்டு நிலவரப்படி எஸ்என்என்-கள் துல்லியத்தின் அடிப்படையில் ஏஎன்என்-களுக்கு பின்னால் உள்ளன, ஆனால் இடைவெளி குறைந்து வருகிறது, மேலும் சில பணிகளில் மறைந்துவிட்டது. பட அடிப்படையிலான தரவுகளுக்கு எஸ்என்என்களைப் பயன்படுத்தும் போது, நிலையான படங்களை பைனரி ஸ்பைக் ரயில்களின் குறியீடாக மாற்ற வேண்டும். குறியீடுகளின் வகைகள்ஃ தற்காலிக குறியீடு ஒரு நரம்பணு ஒரு ஸ்பைக் உருவாக்குகிறது இதில் ஸ்பைக் தாமதம் பிக்சல் தீவிரத்திற்கு நேர்மாறான விகிதாசாரத்தில் உள்ளது. விகிதக் குறியீடு பிக்சல் தீவிரத்தை ஒரு ஸ்பைக் ரயிலாக மாற்றுகிறது, அங்கு கூர்முனைகளின் எண்ணிக்கை பிக்சல் தீவிரத்திற்கு விகிதாசாரமாக இருக்கும். நேரடி குறியீடு ஒவ்வொரு கால கட்டத்திற்கும் மிதவை மதிப்பை உருவாக்க பயிற்சியளிக்கக்கூடிய அடுக்கைப் பயன்படுத்துகிறது. நம்மிடம் ஒரு கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய அடுக்கு உள்ளது, இது ஒவ்வொரு பிக்சலையும் ஒரு குறிப்பிட்ட நேரத்தில் ஃப்ளோட் எண்ணில் மாற்றுகிறது, பின்னர் உருவாக்கப்பட்ட ஃப்ளோட்டிங் எண்களில் அவை 1 அல்லது 0 ஆக இருக்குமா என்பதைப் பார்க்க வாசல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கட்ட குறியீடு உலகளாவிய ஊசலாட்டத்தின் அடிப்படையில் தற்காலிக தகவல்களை ஸ்பைக் வடிவங்களாக குறியாக்கம் செய்கிறது. வெடிப்பு குறியீடு ஒரு சிறிய கால காலத்திற்குள் கூர்முனைகளைப் பரப்புகிறது, இது நியூரான்களுக்கு இடையிலான சினாப்டிக் தகவல்தொடர்புகளின் நம்பகத்தன்மையை அதிகரிக்கிறது. மென்பொருள் பல்வேறு வகையான பயன்பாட்டு மென்பொருள்கள் எஸ்என்என்களை உருவகப்படுத்தலாம். இந்த மென்பொருளை அதன் பயன்பாடுகளின்படி வகைப்படுத்தலாம்ஃ எஸ்என்என் உருவகப்படுத்துதல் இவை சிக்கலான நரம்பியல் மாதிரிகளை உயர் மட்ட விவரம் மற்றும் துல்லியத்துடன் உருவகப்படுத்துகின்றன. பெரிய நெட்வொர்க்குகளுக்கு பொதுவாக நீண்ட செயலாக்கம் தேவைப்படுகிறது. வேட்பாளர்களில் பின்வருவன அடங்கும்ஃ பிரையன்-எகோல் நார்மல் சூப்பரியூரில் ரோமெய்ன் பிரெட் மற்றும் டான் குட்மேன் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்டது; கால்டெக்கில் உள்ள ஜேம்ஸ் போவரின் ஆய்வகத்தில் உருவாக்கப்பட்ட ஜெனீசிஸ் (ஜெனெரல் நியூரல் சிமுலேஷன் சிஸ்டம்); நெஸ்ட் முன்முயற்சியால் உருவாக்கப்பட்ட நெஸ்ட்; நியூரான்-முக்கியமாக யேல் பல்கலைக்கழகம் மற்றும் டியூக் பல்கலைக்கழகத்தில் மைக்கேல் ஹைன்ஸ், ஜான் டபிள்யூ மூர் மற்றும் டெட் கார்ன்வேல் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்டது; வன்பொருள் எதிர்கால நரம்பியல் கட்டமைப்புகள் கோடிக்கணக்கான நானோசைனாப்ஸ்களைக் கொண்டிருக்கும், இதற்கு பிளாஸ்டிசிட்டிக்கு பொறுப்பான இயற்பியல் வழிமுறைகளைப் பற்றிய தெளிவான புரிதல் தேவைப்படுகிறது. ஃபெரோ எலக்ட்ரிக் சுரங்கப்பாதை சந்திப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட சோதனை அமைப்புகள் பன்முக துருவமுனைப்பு மாற்றத்திலிருந்து எஸ். டி. டி. பி பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதைக் காட்ட பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. ஒருங்கிணைந்த ஸ்கேனிங் ப்ரோப் இமேஜிங், மின் போக்குவரத்து மற்றும் அணு அளவிலான மூலக்கூறு இயக்கவியல் மூலம், கண்டக்டன்ஸ் மாறுபாடுகளை களங்களின் நியூக்ளியேஷன்-ஆதிக்கம் செலுத்தும் தலைகீழ் மாற்றத்தால் மாதிரியாக்கலாம். ஃபெரோ எலக்ட்ரிக் நானோசைனாப்ஸ்களின் வரிசைகள் தன்னியக்கமாக ஒரு கணிக்கக்கூடிய வழியில் வடிவங்களை அடையாளம் காண கற்றுக்கொள்ள முடியும் என்பதை உருவகப்படுத்துதல்கள் காட்டுகின்றன, இது மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலுக்கான பாதையைத் திறக்கிறது. அகிடா என்பது முற்றிலும் டிஜிட்டல் நிகழ்வு அடிப்படையிலான நரம்பியல் செயலாக்க சாதனமாகும், இது 12 லட்சம் செயற்கை நியூரான்கள் மற்றும் 10 பில்லியன் செயற்கை சினாப்ஸ்களைக் கொண்டுள்ளது. நிகழ்வு அடிப்படையிலான உடைமையைப் பயன்படுத்தி, இது குறிப்பிட்ட புள்ளிகளில் அத்தியாவசிய உள்ளீடுகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறது. முடிவுகள் ஆன்-சிப் நினைவக அலகுகளில் சேமிக்கப்படுகின்றன. நியூரோகிரிட் என்பது வன்பொருளில் நேரடியாக சுழலும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவகப்படுத்தக்கூடிய ஒரு பலகையாகும். (ஸ்டான்போர்ட் பல்கலைக்கழகம்) ஸ்பின்னேக்கர் (ஸ்பைக்கிங் நியூரல் நெட்வொர்க் ஆர்கிடெக்சர்) ஆறு அடுக்கு தாலமோகார்டிகல் மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு பெரிய இணையான கம்ப்யூட்டிங் தளத்தின் கட்டுமானத் தொகுதிகளாக ஏஆர்எம் செயலிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. (மான்செஸ்டர் பல்கலைக்கழகம்) ஸ்பின்னேக்கர் அமைப்பு ஏஆர்எம் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி தனிப்பயன் டிஜிட்டல் மல்டிகோர் சில்லுகளில் நிகழ்நேரத்தில் இயங்கும் எண் மாதிரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இது தனிப்பயன் டிஜிட்டல் சில்லுகளை வழங்குகிறது, ஒவ்வொன்றும் பதினெட்டு கோர்கள் மற்றும் பகிரப்பட்ட உள்ளூர் 128 எம்பைட் ரேம், மொத்தம் 1,000,000 கோர்களுடன். ஒரு சிப் மூலம் நிகழ்நேரத்தில் இயங்கும் எட்டு மில்லியன் பிளாஸ்டிக் சினாப்ஸ்களுடன் 16,000 நியூரான்களை உருவகப்படுத்த முடியும். ட்ரூநார்த் என்பது 54 லட்சம் டிரான்சிஸ்டர்களைக் கொண்ட ஒரு செயலி, இது 70 மில்லிவாட் மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது; தனிப்பட்ட கணினிகளில் உள்ள பெரும்பாலான செயலிகள் சுமார் 14 லட்சம் டிரான்சிஸ்டர்களைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் 35 வாட் அல்லது அதற்கு மேற்பட்டவை தேவைப்படுகின்றன. ட்ரூ நார்த்தின் பின்னணியில் உள்ள வடிவமைப்புக் கொள்கையை ஐபிஎம் நியூரோமார்பிக் கம்ப்யூட்டிங் என்று குறிப்பிடுகிறது. அதன் முதன்மை நோக்கம் வடிவம் அங்கீகாரம் ஆகும். சிப் போதுமான சக்திவாய்ந்ததாக இல்லை என்று விமர்சகர்கள் கூறும்போது, அதன் ஆதரவாளர்கள் இது முதல் தலைமுறை மட்டுமே என்று சுட்டிக்காட்டுகின்றனர், மேலும் மேம்பட்ட மறு செய்கைகளின் திறன்கள் தெளிவாகத் தெரியும். (ஐபிஎம்) மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் முறைகளின்படி பயிற்சி பெற்ற ஸ்பைக்கிங் நெட்வொர்க்குகளின் பெஞ்ச்மார்க்ஸ் வகைப்பாட்டு திறன்கள் ஐரிஸ், விஸ்கான்சின் மார்பக புற்றுநோய் அல்லது ஸ்டாட்லாக் லேண்ட்சாட் தரவுத்தொகுப்பு போன்ற பொதுவான அளவுகோல் தரவுத்தொகுப்புகளில் சோதிக்கப்பட்டுள்ளன. தகவல் குறியீடு மற்றும் நெட்வொர்க் வடிவமைப்பிற்கான பல்வேறு அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, தரவு கிளஸ்டரிங் மற்றும் வகைப்பாட்டிற்கான 2 அடுக்கு ஃபீட்ஃபார்வர்டு நெட்வொர்க். ஹாப்ஃபீல்டில் (1995) முன்மொழியப்பட்ட யோசனையின் அடிப்படையில், மிதக்கும்-புள்ளி பிரதிநிதித்துவத்தைக் கொண்ட உள்ளீட்டு சமிக்ஞைகளை (வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவு) ஒரு ஸ்பைக்கிங் பிரதிநிதித்துவமாக மாற்றுவதற்கு ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாடுகள் (ஆர். பி. எஃப்) மற்றும் ஸ்பைக்கிங் நியூரான்களின் பண்புகளை இணைக்கும் உள்ளூர் ஏற்பு புலங்களின் மாதிரிகளை ஆசிரியர்கள் செயல்படுத்தினர். மேலும் காண்க கோடி அறிவாற்றல் கட்டமைப்பு அறிவாற்றல் வரைபடம் அறிவாற்றல் கணினி கணக்கீட்டு நரம்பியல் நரம்பியல் குறியீட்டு நரம்பியல் தொடர்புபடுத்தல் நரம்பியல் டிகோடிங் நரம்பியல் நரம்பியல் தகவலியல் நரம்பியல் கணக்கீட்டு மாதிரிகள் இயக்க கருத்து அமைப்புகள் நரம்பியல் அறிவியல் குறிப்புகள் கணக்கீட்டு புள்ளிவிவரங்கள் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் வீடியோ கிளிப்களைக் கொண்ட கட்டுரைகள் கணக்கீட்டு நரம்பியல்