一个新的neuro-inspired模式检测系统

生物医学中心的研究人员组成的一个科学小组技术公司芬欧汇川集团(施),洛杉矶大学的拉古纳(妳)和跨学科物理研究所和复杂系统(IFISC CSIC-UIB)开发了一种新方法来检测时间模式基于neuro-inspired系统并使用脑磁图描记术用于分类的大脑活动。这种方法,验证和运用于实际数据,可以揭示一些机制的信息储存在大脑中。

人类执行许多认知任务非常好,包括模式识别,虽然这个过程的神经机制尚不清楚。然而,人工神经网络灵感来自大脑回路设计,用来解决时空模式识别任务。

研究工作由实验室的研究人员认知和计算神经科学(LNCyC)所有,与其他机构合作,是一个模式检测结构能够评估并行时间序列,由于突触可塑性的机制添加到模型中,它还可以学习感兴趣的不同类型的信号的特点。

neuro-inspired结构multi-neuronal峰值序列检测器(MNSD)。探测器可以在线训练使用新的例子。从一定数量的例子,学习后MNSD可以学习时间序列属于一个特定的组和区分学习别人的序列。