Modeling of neural decoder based on binary spiking neurons in DEVS
Notice bibliographique
Résumé
Presented here is the simulation of specific application of reported earlier Binary Spiking Neurons for implementation of the Binary Neural Spiking Decoder, thus attaining next level in hierarchy of the Brain Machine devices based on the binary spiking neurons. This further extends the simulation of selected elements of Brain Machine in DEVS environment employing CD++ toolkit. Targeted applications include development of high throughput communication channels, employing spike encoding -- decoding technique at high frequencies. Neural decoder based on binary spiking neurons is chosen for modeling in DEVS formal definitions as top model, which in turn is using previously reported atomic and coupled model associated with binary spiking neurons. In this application the signal of the encoded in ternary alphabet test messages of spike sequences is employed to verify functionality of the resulting spiking neural decoder. Spike sequences are split between two channels -- one for initiating spikes and another one for terminating ones. Binary spiking neurons, which by definition have a rectangular response function, are considered in the presented model. Firing condition for the binary spiking neuron is reached when two rectangular responses, one for the initiating spike and another one for terminating spike, overlap in time domain, as a result producing 1 at the neuron's output (firing signal) or alternatively 0 (non-firing output signal).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».