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Temporal Coding of Neural Stimuli

机译：神经刺激的时间编码

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Contemporary artificial neural networks use various metrics to code input data and usually do not use temporal coding, unlike biological neural systems. Real neural systems operate in time and use the time to code external stimuli of various kinds to produce a uniform internal data representation that can be used for further neural computations. This paper shows how it can be done using special receptors and neurons which use the time to code external data as well as internal results of computations. If neural processes take different time, the activation time of neurons can be used to code the results of computations. Such neurons can automatically find data associated with the given inputs. In this way, we can find the most similar objects represented by the network and use them for recognition or classification tasks. Conducted research and results prove that time space, temporal coding, and temporal neurons can be used instead of data feature space, direct use of input data, and classic artificial neurons. Time and temporal coding might be an important branch for the development of future artificial neural networks inspired by biological neurons.
机译：与生物神经系统不同，当代的人工神经网络使用各种度量对输入数据进行编码，并且通常不使用时间编码。实际的神经系统会及时运行，并利用时间对各种外部刺激进行编码，以产生可用于进一步神经计算的统一内部数据表示。本文展示了如何使用特殊的受体和神经元来完成这项工作，它们利用时间来编码外部数据以及内部计算结果。如果神经过程花费的时间不同，则可以使用神经元的激活时间来编码计算结果。这样的神经元可以自动找到与给定输入关联的数据。这样，我们可以找到网络所代表的最相似的对象，并将其用于识别或分类任务。进行的研究和结果证明，可以使用时间空间，时间编码和时间神经元代替数据特征空间，直接使用输入数据和经典的人工神经元。时间和时间编码可能是受生物神经元启发的未来人工神经网络发展的重要分支。

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