Импульсные нейронные сети и их применение: обзор

За последнее десятилетие глубокие нейронные сети успешно применялись в различных областях. Однако они требуют значительных ресурсов с точки зрения энергопотребления, объёма данных и вычислительных затрат. В связи с растущей потребностью в автономности машин в реальном мире — например, беспилотных автомобилей, дронов и коллаборативных роботов — возможность применения глубоких нейронных сетей в таких системах активно изучается. Для этих приложений особенно важны энергоэффективность и эффективность вычислений, поскольку необходимы ответы в реальном времени, а запас энергии ограничен. Недавно биологически правдоподобные импульсные нейронные сети стали перспективным решением для задач, которые ранее считались нереализуемыми. Импульсные нейронные сети призваны сблизить нейронауку и машинное обучение: для выполнения вычислений в них используются биологически реалистичные модели нейронов. Благодаря функциональному сходству с биологическими нейронными сетями импульсные нейронные сети способны использовать характерную для биологических систем разреженность и хорошо совместимы с временным кодированием. В данной работе: (i) представлен всесторонний обзор теорий биологических нейронов; (ii) рассмотрены различные существующие модели нейронов на основе импульсов, изучавшиеся в нейронауке; (iii) подробно описаны модели синапсов; (iv) представлен обзор искусственных нейронных сетей; (v) приведены подробные рекомендации по обучению моделей нейронов на основе импульсов; (vi) рассмотрены доступные программные платформы для импульсных нейронных сетей; (vii) наконец, охарактеризованы существующие применения импульсных нейронных сетей в компьютерном зрении и робототехнике. В заключении обсуждаются перспективы дальнейших исследований.