Digit Recognition in Spiking Neural Networks using Wavelet Transform
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 100
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-11-2_008
تاریخ نمایه سازی: 27 تیر 1402
چکیده مقاله:
Nowadays, given the rapid progress in pattern recognition, new ideas such as theoretical mathematics can be exploited to improve the efficiency of these tasks. In this paper, the Discrete Wavelet Transform (DWT) is used as a mathematical framework to demonstrate handwritten digit recognition in spiking neural networks (SNNs). The motivation behind this method is that the wavelet transform can divide the spike information and noise into separate frequency subbands and also store the time information. The simulation results show that DWT is an effective and worthy choice and brings the network to an efficiency comparable to previous networks in the spiking field. Initially, DWT is applied to MNIST images in the network input. Subsequently, a type of time encoding called constant-current-Leaky Integrate and Fire (LIF) encoding is applied to the transformed data. Following this, the encoded images are input to the multilayer convolutional spiking network. In this architecture, various wavelets have been investigated, and the highest classification accuracy of ۹۹.۲۵% is achieved.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
K. Kiani
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
H. Aghabarar
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
P. Keshavarzi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :