موضوع مقاله: شبکه عصبی اسپایکی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شبکه عصبی اسپایکی | مقدمه: در شبکه‌های عصبی اسپایکی علاوه بر متغیرهای حالت نورونی و سیناپسی، مفهوم زمان نیز در مدل در نظر گرفته می‌شود. | ## بخش 1: شبکه عصبی اسپایکی | در شبکه‌های عصبی معمولی (مانند شبکه‌های پرسپترونی چند لایه)، خروجی هر نورون در هر تکرار محاسبه و به روز رسانی می‌شود، اما در شبکه‌های عصبی اسپایکی، هر نورون تنها زمانی اسپایک تولید می‌کند که پتانسیل غشای آن از یک حد آستانه بیشتر شده باشد. در شبکه‌های عصبی زیستی، نورون تحریک پذیر با تولید اسپایک، سیگنالی را تولید می‌کند که اطلاعات را به سایر نورونها منتقل می‌نماید. نورون‌ها در این شبکه‌های عصبی توسط معادلات دیفرانسیل جریانی یا ولتاژی مدل می‌شوند. با دریافت هر اسپایک یا سطح این جریان افزایش می‌یابد و نورون دریافت کننده در نهایت یک اسپایک تولید می‌کند یا اینکه جریان دریافتی مکانیسم‌های کاهش جریان را درنورون دریافت کننده فعال نموده و سبب مهار آن می‌شود. اسپایک‌ها به صورت قطارهای اسپایکی (متغیر گسسته در زمان) تولید و منتشر می‌شوند و برای تبدیل آنها به متغیر پیوسته در زمان، روش‌های کدگذاری متنوعی وجود دارد. محاسبه فرکانس اسپایک‌ها یا فاصلهٔ زمانی بین دو اسپایک متوالی از روشهایی هستند که برای این منظور به کار گرفته می‌شوند. این نورونها از تمامی نورونهای لایهٔ قبل ورودی گرفته و خروجی خود را به تمامی نورونهای لایهٔ بعد ارسال می‌کنند. اگرچه این شبکه‌ها کاربردهای یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلف را به طرز چشمگیری دگرگون نموده و منجر به نتایج فوق‌العاده ای شده‌اند، مکانیسم یادگیری و انتشار اطلاعات در آنها دقیقاً منطبق با مکانیسم‌های شناخته شده در شبکه‌های عصبی زیستی نیستند. این مدل با در نظر گرفتن کانالهای سدیمی و پتاسیمی روی غشای سلول، نشان می‌دهد که پتانسیل عمل چگونه ایجاد شده، در طول سلول منتشر می‌شود وهمچنین به سلولهای مجاور منتقل می‌گردد. در این مدل، نورونها اسپایک تولید نمی‌کنند و پیام خود را از طریق تغییر غلظت مواد شیمیایی موجود در فاصلهٔ بین دو نورون که نوروترنزمیتر نامیده می‌شوند به یکدیگر منتقل می‌کنند. | ## بخش 2: شبکه عصبی اسپایکی | پس از معرفی این مدل، مدل‌های پیچیده تری که متغیرهای حالت بیشتری را در نظر می‌گیرند معرفی شده‌اند که هر یک جنبه ای از تولید و انتشار اسپایک در نورون‌ها را بازنمایی می‌کنند. شبکه‌های عصبی اسپایکی علاوه بر شبیه‌سازی نرم‌افزاری، روی سخت‌افزارها نیز پیاده‌سازی می‌شوند و شاخه ای از تکنولوژی که به دنبال طراحی و پیاده‌سازی سخت‌افزاری شبکه‌های عصبی اسپایکی است با عنوان مهندسی نورومورفیک شناخته می‌شود. کاربردها شبکه‌های عصبی اسپایکی معمولاً در کاربردهایی مورد استفاده قرار می‌گیرند که پیش از این شبکه‌های عصبی غیر اسپایکی به کار گرفته شده‌اند.Alnajjar, F. به دلیل مشابهت نسبی آنها با شبکه‌های عصبی زیستی، از شبکه‌های عصبی اسپایکی برای مطالعهٔ مدارهای نورونی زیستی نیز استفاده می‌شود. در این کاربردها ابتدا فرضیه ای درمورد ارتباط توپولوژی مدارهای نورونی زیستی با عملکرد (function) این مدارها (شبکه‌ها) مطرح می‌گردد، سپس، این مدل محاسباتی شبیه‌سازی شده و فعالیت نورون‌ها (و یا سایر متغیرهای حالت) در مدت زمان اجرا ثبت می‌شوند. سیگنال‌های ثبت شده در نهایت با سیگنال‌های ثبت شده از سیستم زنده مقایسه می‌شوند و فرضیه ابتدایی تأیید یا رد می‌گردد. شبکه‌های عصبی اسپایکی بیشتر از اینکه کاربردهای مهندسی داشته باشند در نوروساینس مورد استفاده قرار میگرند. در کاربردهای مهندسی معمولاً شبکه ای تصادفی با تعداد بسیار زیادی از نورون‌ها طراحی می‌شود و قطارهای اسپایکی ثبت شده از نورون‌های این شبکه، با میانگین‌گیری زمانی (-مکانی) به کمیت‌های عددی پیوسته تبدیل شده و برای تعلیم وزنهای یک لایهٔ خروجی خطی مورد استفاده قرار می‌گیرند. لایه‌ی ورودی، اطلاعات دریافتی را به قطارهای اسپایکی تبدیل نموده و به لایه‌ی بازگشتی ارسال میکند. لایه‌ی بازگشتی در پاسخ به این ورودی متغیر با زمان، مانند یک سیستم دینامیک غیرخطی ثابت عمل کرده و دینامیک ورودی را در یک فضای با بعد بالاتر بازنمایی میکند. | ## بخش 3: شبکه عصبی اسپایکی | لایه‌ی خروجی که معمولا یک یادگیرنده‌ی خطی است، از این بازنمایی در بعد بالا برای حل مساله استفاده می‌کند. این مدل ها که فقط لایه‌ی خروج در آنها آموزش می‌بیند برای پردازش داده‌های زمانی ساده و یا برای بررسی تاثیر ساختار و ویژگی‌های نورونی و سیناپسی در لایه‌ی میانی بر توانایی شبکه در حل مساله مورد استفاده قرار می‌گیرند. علاوه بر این روش، روش‌های یادگیری مبتنی بر گرادیان در شبکه های اسپایکی، به‌ویژه با الهام از شبکه‌های عصبی عمیق، معرفی شده‌اند که امکان آموزش سرتاسری شبکه‌های اسپایکی را فراهم کرده است. در این روش‌ها همه‌ی وزن‌های داخلی نورون‌ها و سیناپس‌ها بهینه می‌شوند، در نتیجه، دقت شبکه‌های اسپایکی در مسائل بینایی و گفتار بهبود یافته‌است. شبیه‌سازی نرم‌افزاری برای شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی اسپایکی روی کامپیوترهای دیجیتال، نرم‌افزارهای و ابزارهای متنوعی توسعه داده شده‌اند. این کتابخانه‌ها با اهداف متفاوتی طراحی شده‌اند؛ به‌طور کلی، برایان (Brian) برای شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی اسپایکی در مقیاس کوچک و آموزش آسان مناسب است، نست (NEST) برای شبیه‌سازی شبکه‌های بزرگ با نورون‌های ساده بهینه‌سازی شده است، نورون (NEURON) بیشتر در مدل‌سازی دقیق نورون‌های زیستی و مدارهای عصبی واقعی کاربرد دارد و snnTorch برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی اسپایکی در چارچوب یادگیری عمیق و آموزش مبتنی بر گرادیان طراحی شده است. پیاده‌سازی روی سخت‌افزار تلاش‌ها برای پیاده‌سازی سخت‌افزاری شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNN) از دهه ۱۹۸۰ آغاز شد ، زمانی که دانشمندان به دنبال توسعه سامانه‌های نورومورفیک الهام‌گرفته از مغز بودند. در طول دهه‌های بعد، با پیشرفت فناوری‌های نیمه‌هادی، پروژه‌های متعددی شکل گرفتند. از جمله می‌توان به SpiNNaker (دانشگاه منچستر) اشاره کرد که میلیون‌ها هسته پردازشی را برای شبیه‌سازی گسترده نورون‌های اسپایکی به‌کار می‌گیرد. همچنین پروژه Loihi (اینتل) با تمرکز بر یادگیری آنلاین و انعطاف‌پذیری در مدل‌های نورومورفیک شناخته می‌شود. | ## جمع‌بندی | علاوه بر این، توسعه سخت‌افزارهای مبتنی بر ممریستور و فناوری‌های emerging memory، امیدبخش پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی اسپایکی با مصرف انرژی بسیار پایین و سازگاری بیشتر با مدل‌های زیستی است.