Extensión del algoritmo de codificación-decodificación basado en PWM para redes neuronales de impulsos

  1. Lucas, Sergio 1
  2. Portillo, Eva 1
  3. Guérin, Léo 2
  4. Cabanes, Itziar 1
  1. 1 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
    info

    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

  2. 2 Ecole Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique, Télécommunications, Mathématique et Mécanique de Bordeaux (ENSEIRB)
Libro:
XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza
  1. Ramón Costa Castelló (coord.)
  2. Manuel Gil Ortega (coord.)
  3. Óscar Reinoso García (coord.)
  4. Luis Enrique Montano Gella (coord.)
  5. Carlos Vilas Fernández (coord.)
  6. Elisabet Estévez Estévez (coord.)
  7. Eduardo Rocón de Lima (coord.)
  8. David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
  9. José Manuel Andújar Márquez (coord.)
  10. Luis Payá Castelló (coord.)
  11. Alejandro Mosteo Chagoyen (coord.)
  12. Raúl Marín Prades (coord.)
  13. Vanesa Loureiro-Vázquez (coord.)
  14. Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 9788497498609

Año de publicación: 2023

Páginas: 168-173

Congreso: Jornadas de Automática (44. 2023. Zaragoza)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

Las Redes Neuronales de Impulsos (Spiking Neural Networks, SNN) son la última generación de redes neuronales y tratan de imitar con mayor fidelidad el funcionamiento del cerebro humano codificando la información a través de spikes o series de impulsos. Debido a que la mayoría de procesos reales son analógicos, para emplear este tipo de redes es necesario el uso de algoritmos de codificación y decodificación. El algoritmo de codificación basado en PWM es un novedoso algoritmo temporal de codificación que supera con creces a sus algoritmos predecesores en la precisión a la hora de construir y reconstruir la señal original. A pesar de sus múltiples ventajas, este algoritmo necesita dos puntos cronológicos de la serie temporal original para poder codificar. En este sentido, resulta de interés poder aplicar este tipo de codificación en otro tipo de aplicaciones, como el tratamiento de imágenes, en las que no existe orden cronológico. Por tanto, en este trabajo se presenta una extensión de este algoritmo de codificación para que no sea necesario el uso de dos valores temporales consecutivos y así poder aplicarlo a cualquier tipo de aplicación. Además, la nueva extensión permite reducir en más de un 50% el coste computacional de los procesos de codificación y decodificación.

Fuente de los datos: Dialnet