Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Modelos de neuronas de disparo
Representaciones matemáticas de las neuronas biológicas que incluyen Leaky Integrate-and-Fire, Hodgkin-Huxley e Izhikevich para simular la dinámica temporal de los potenciales de acción.
Codificación Temporal y Esquemas de Codificación
Métodos de conversión de datos continuos en trenes de spikes que incluyen la codificación por tasa, por tiempo, por rango y por latencia para representar la información en las SNN.
Plasticidad Sináptica y STDP
Reglas de aprendizaje bioinspiradas donde la fuerza de las conexiones sinápticas evoluciona según los retrasos temporales entre las espigas pre- y post-sinápticas.
Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
Técnicas de entrenamiento que incluyen SpikeProp, retropropagación a través del tiempo y métodos basados en gradientes adaptados a redes spiking discontinuas.
Arquitecturas de SNN Profundas
Estructuras multicapa de redes spiking que incluyen SNN convolucionales, recurrentes y de atención para tareas complejas de reconocimiento.
Hardware neuromórfico y chips spiking
Circuitos integrados especializados como Loihi, TrueNorth y SpiNNaker diseñados para ejecutar eficientemente cálculos spiking con un bajo consumo energético.
SNN para Visión Computacional
Aplicación de redes de spiking al procesamiento de imágenes y video con sensores de eventos (DVS) para una percepción en tiempo real y energéticamente eficiente.
SNN para Procesamiento de Señales
Uso de redes de pulsos para el análisis de audio, el reconocimiento de voz y el procesamiento de señales temporales explotando su naturaleza intrínsecamente temporal.
Simulación y frameworks SNN
Herramientas de software especializadas como Brian2, NEST, BindsNET y SpyTorch para modelar, simular y entrenar redes de neuronas spiking.
Teoría de la Información de Picos
Estudio teórico de la capacidad de codificación, de la eficiencia energética y de los límites fundamentales de las redes de picos basado en la teoría de la información.
SNN Híbridas y Conversión
Métodos para convertir redes neuronales artificiales tradicionales en SNN y arquitecturas híbridas que combinan neuronas spiking y no spiking.
Reservorios de Neuronas de Disparo
Redes recurrentes aleatorias fijas con neuronas de disparo utilizadas como reservorios de cálculo para el procesamiento de series temporales con aprendizaje simple en la salida.