Action Potentialএকটি সংক্ষিপ্ত বৈদ্যুতিক আবেগ (স্পাইক) একটি নিউরন দ্বারা উত্পন্ন হয় যখন এর ঝিল্লি সম্ভাবনা একটি থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে। এই সব-বা-কিছুই সংকেত অন্যান্য নিউরনের সাথে যোগাযোগ করতে অ্যাক্সন বরাবর প্রচার করে। নিউরোমর্ফিক সিস্টেমে, স্পাইকগুলি তথ্য বিনিময়ের মৌলিক একক।
Axonএকটি নিউরনের দীর্ঘ অভিক্ষেপ যা কোষের শরীর থেকে অন্য নিউরনে বৈদ্যুতিক আবেগ (স্পাইক) প্রেরণ করে। নিউরোমর্ফিক হার্ডওয়্যারে, অ্যাক্সনগুলি রাউটিং চ্যানেল হিসাবে প্রয়োগ করা হয় যা কৃত্রিম নিউরনের মধ্যে স্পাইক বার্তা সরবরাহ করে।
Dendriteএকটি নিউরনের শাখা কাঠামো যা অন্যান্য নিউরন থেকে সিন্যাপসের মাধ্যমে ইনপুট সংকেত গ্রহণ করে। নিউরোমর্ফিক চিপগুলিতে, ডেনড্রাইটিক প্রক্রিয়াকরণ ইনপুট জমা সার্কিট দ্বারা মডেল করা হয় যা ইনকামিং স্পাইক সংকেতকে একীভূত করে।
Integrate-and-Fire Modelএকটি নিউরনের একটি সরলীকৃত গাণিতিক মডেল যা সময়ের সাথে সাথে ইনকামিং সিগন্যালগুলিকে জমা করে (সংহত করে) এবং একটি আউটপুট স্পাইক তৈরি করে যখন সঞ্চিত মান একটি থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে, যার পরে নিউরন পুনরায় সেট হয়। লিকি ইন্টিগ্রেট-এন্ড-ফায়ার (LIF) বৈকল্পিক আরও জৈবিক বাস্তববাদের জন্য একটি ক্ষয় শব্দ যোগ করে।
Membrane Potentialএকটি নিউরনের কোষের ঝিল্লি জুড়ে বৈদ্যুতিক ভোল্টেজের পার্থক্য। জৈবিক নিউরনে, এটি নির্ধারণ করে কখন একটি নিউরন আগুন দেয়। নিউরোমর্ফিক মডেলগুলিতে, এটি অভ্যন্তরীণ অবস্থার পরিবর্তনশীলকে উপস্থাপন করে যা ইনপুটকে একীভূত করে এবং স্পাইকগুলিকে ট্রিগার করে।
Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)একটি জৈবিক শিক্ষার নিয়ম যেখানে সিনাপটিক শক্তির পরিবর্তন প্রাক- এবং পোস্ট-সিনাপটিক স্পাইকের আপেক্ষিক সময়ের উপর নির্ভর করে। যদি প্রি-সিনাপটিক নিউরন পোস্ট-সিনাপটিক নিউরনের কিছুক্ষণ আগে আগুন ধরে যায়, তাহলে সিনাপ্স শক্তিশালী হয়; বিপরীত ক্রম দুর্বল বাড়ে.
Von Neumann Bottleneckপ্রচলিত কম্পিউটার আর্কিটেকচারে মৌলিক কর্মক্ষমতা সীমাবদ্ধতা মেমরি এবং প্রসেসিং ইউনিটের পৃথকীকরণের কারণে, তাদের মধ্যে ডেটা ক্রমাগত শাটল করা প্রয়োজন। নিউরোমর্ফিক আর্কিটেকচারগুলি গণনা এবং মেমরির সমন্বয় করে এটি এড়ায়।
Neurosynaptic Coreনিউরোমর্ফিক চিপগুলির একটি মৌলিক প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট যাতে কৃত্রিম নিউরনের একটি গ্রুপ, তাদের সিনাপটিক সংযোগ এবং স্থানীয় রাউটিং লজিক থাকে। একটি সম্পূর্ণ নিউরোমরফিক প্রসেসর তৈরি করতে একাধিক কোর পরস্পর সংযুক্ত থাকে।
Lateral Inhibitionএকটি নিউরাল মেকানিজম যেখানে একটি সক্রিয় নিউরন তার প্রতিবেশীদের কার্যকলাপ হ্রাস করে। নিউরোমর্ফিক সিস্টেমে, এটি বিজয়ী-গ্রহণ-সমস্ত প্রতিযোগিতা প্রয়োগ করে এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের মতো কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়।
Refractory Periodএকটি নিউরনের অগ্নিকাণ্ডের সংক্ষিপ্ত সময়কাল যেখানে এটি আবার আগুন দিতে পারে না (পরম অবাধ্য সময়কাল) বা একটি শক্তিশালী উদ্দীপনা প্রয়োজন (আপেক্ষিক অবাধ্য সময়কাল)। এই জৈবিক সীমাবদ্ধতা গুলি চালানোর হার নিয়ন্ত্রণ করতে নিউরোমরফিক মডেলগুলিতে প্রয়োগ করা হয়।
Asynchronous Circuitএকটি বৈদ্যুতিন সার্কিট যা বিশ্বব্যাপী ঘড়ির সংকেত ছাড়াই কাজ করে, ঘটনা আসার সাথে সাথে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে। নিউরোমর্ফিক চিপগুলি প্রায়ই ইভেন্ট-চালিত, কম-পাওয়ার অপারেশন অর্জনের জন্য অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ডিজাইন নীতিগুলি ব্যবহার করে।
Crossbar Arrayকিছু নিউরোমর্ফিক হার্ডওয়্যারে ব্যবহৃত একটি সার্কিট টপোলজি যেখানে অনুভূমিক এবং উল্লম্ব তারের সংযোগস্থলে সিনাপটিক ওজন সংরক্ষণ করা হয়, যা নিউরাল গণনার জন্য অত্যন্ত সমান্তরাল ম্যাট্রিক্স-ভেক্টর গুণনকে সক্ষম করে।
Neural Codingযেভাবে তথ্য নিউরন দ্বারা উপস্থাপিত এবং প্রেরণ করা হয়। রেট কোডিং স্পাইক ফ্রিকোয়েন্সিতে তথ্য এনকোড করে, যখন টেম্পোরাল কোডিং সুনির্দিষ্ট স্পাইক টাইমিং ব্যবহার করে। নিউরোমরফিক সিস্টেম উভয় কোডিং স্কিমকে কাজে লাগাতে পারে।
Hebbian Learningএকটি শেখার নীতির সংক্ষিপ্তসার হিসাবে 'নিউরন যে একসঙ্গে আগুন, একসঙ্গে তারের.' এটি বলে যে সিনাপটিক সংযোগগুলি শক্তিশালী হয় যখন প্রাক- এবং পোস্ট-সিনাপটিক নিউরনগুলি একই সাথে সক্রিয় থাকে। STDP হল হেবিয়ান শিক্ষার একটি সাময়িকভাবে সুনির্দিষ্ট রূপ।
Somaএকটি নিউরনের কোষের শরীর যা নিউক্লিয়াস ধারণ করে এবং ডেনড্রাইট থেকে আগত সংকেতগুলিকে একীভূত করে। নিউরোমর্ফিক হার্ডওয়্যারে, সোমা ফাংশনটি সার্কিট দ্বারা প্রয়োগ করা হয় যা সিনাপটিক ইনপুট জমা করে এবং স্পাইক তৈরি করে।
Memristorএকটি দ্বি-টার্মিনাল ইলেকট্রনিক উপাদান যার প্রতিরোধ ক্ষমতা এর মাধ্যমে বর্তমান প্রবাহের ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হয়। মেমরিস্টররা নিউরোমরফিক কম্পিউটিংয়ের জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ কারণ তারা স্বাভাবিকভাবেই হার্ডওয়্যারে সিনাপটিক ওজন স্টোরেজ এবং প্লাস্টিসিটি প্রয়োগ করতে পারে।
Winner-Take-All (WTA) Networkএকটি নিউরাল সার্কিট মোটিফ যেখানে একাধিক নিউরন পার্শ্বীয় বাধার মাধ্যমে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে এবং শুধুমাত্র সবচেয়ে শক্তিশালীভাবে সক্রিয় নিউরন আউটপুট তৈরি করে। ডাব্লুটিএ নেটওয়ার্কগুলি শ্রেণীবিভাগ, প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মনোযোগের প্রক্রিয়ার জন্য নিউরোমরফিক সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়।
Neuromorphic Sensorএকটি সেন্সর যা স্থির হারের ফ্রেমের পরিবর্তে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস, ইভেন্ট-চালিত আউটপুট তৈরি করে নিউরোমরফিক নীতির উপর কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ডায়নামিক ভিশন সেন্সর (DVS) বা ইভেন্ট ক্যামেরা হল এমন উদাহরণ যে আউটপুট পিক্সেল-স্তরের উজ্জ্বলতা মাইক্রোসেকেন্ড টেম্পোরাল রেজোলিউশনের সাথে পৃথক ইভেন্ট হিসাবে পরিবর্তিত হয়।
Spike Encodingঅ্যানালগ ইনপুট সংকেত (যেমন সেন্সর ডেটা বা পিক্সেল মান) স্পাইক ট্রেনে রূপান্তর করার প্রক্রিয়া যা স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে রেট কোডিং, টেম্পোরাল কোডিং, ডেল্টা মড্যুলেশন এবং জনসংখ্যা কোডিং।
Homeostatic Plasticityনিউরাল প্লাস্টিসিটির একটি রূপ যা স্থিতিশীল স্নায়বিক কার্যকলাপ বজায় রাখে যা ক্রিয়াকলাপের স্তরে দীর্ঘায়িত পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসাবে নিউরন উত্তেজনা বা সিনাপটিক শক্তি সামঞ্জস্য করে। নিউরোমর্ফিক সিস্টেমে, এটি পলাতক উত্তেজনা বা নিউরনের সম্পূর্ণ নীরবতা প্রতিরোধ করে।
Reservoir Computingএকটি নির্দিষ্ট, এলোমেলোভাবে সংযুক্ত পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (জলাধার) ব্যবহার করে একটি গণনামূলক কাঠামো যেখানে শুধুমাত্র আউটপুট স্তর প্রশিক্ষিত হয়। জলাধার কম্পিউটিং এর নিউরোমর্ফিক বাস্তবায়ন অস্থায়ী প্যাটার্ন স্বীকৃতির জন্য স্পাইকিং নেটওয়ার্কগুলির অন্তর্নিহিত গতিবিদ্যাকে লিভারেজ করে।
Excitatory and Inhibitory Neuronsনিউরাল সার্কিটে দুটি মৌলিক ধরনের নিউরন। উত্তেজক নিউরনগুলি লক্ষ্য নিউরনের অগ্নিসংযোগের সম্ভাবনা বাড়ায়, যখন প্রতিরোধমূলক নিউরনগুলি এটি হ্রাস করে। উত্তেজনা এবং বাধার মধ্যে ভারসাম্য জৈবিক এবং নিউরোমরফিক উভয় সিস্টেমে স্থিতিশীল স্নায়ু গণনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
Plasticity Ruleএকটি গাণিতিক নিয়ম যা সংজ্ঞায়িত করে যে কীভাবে স্নায়বিক কার্যকলাপের প্রতিক্রিয়ায় সিনাপটিক ওজন পরিবর্তিত হয়। নিউরোমরফিক সিস্টেমে, STDP, BCM, এবং Oja's নিয়মের মতো প্লাস্টিসিটি নিয়মগুলি সরাসরি হার্ডওয়্যারে প্রয়োগ করা যেতে পারে, বাহ্যিক তত্ত্বাবধান বা ব্যাকপ্রোপগেশন ছাড়াই অন-চিপ লার্নিং সক্ষম করে।
TrueNorthIBM-এর নিউরোমর্ফিক চিপ যার মধ্যে 1 মিলিয়ন প্রোগ্রামেবল নিউরন এবং 256 মিলিয়ন কনফিগারযোগ্য সিন্যাপস রয়েছে, প্যাটার্ন শনাক্তকরণ কাজের জন্য অত্যন্ত কম শক্তিতে (70mW) কাজ করে।
Loihiইন্টেলের নিউরোমরফিক রিসার্চ চিপ 128টি নিউরোমরফিক কোরকে প্রোগ্রামেবল সিনাপটিক লার্নিং নিয়মের সাথে বাস্তবায়ন করে, যা অন-চিপ লার্নিং এবং বাহ্যিক প্রশিক্ষণ ছাড়াই অভিযোজন সক্ষম করে।
NorthPoleIBM এর সর্বশেষ নিউরোমরফিক চিপ (2023) বিতরণ করা মেমরি আর্কিটেকচারের মাধ্যমে ভন নিউম্যানের বাধা দূর করে নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনফারেন্সের জন্য অভূতপূর্ব শক্তি দক্ষতা অর্জন করে।
Dynamic Vision Sensor (DVS)একটি নিউরোমর্ফিক ক্যামেরা যা পিক্সেল-স্তরের উজ্জ্বলতা অ্যাসিঙ্ক্রোনাস পরিবর্তন সনাক্ত করে, মাইক্রোসেকেন্ড টেম্পোরাল রেজোলিউশন এবং চরম গতিশীল পরিসরের সাথে ইভেন্ট তৈরি করে, রেটিনাল প্রক্রিয়াকরণের অনুকরণ করে।
Neural ODEএকটি গাণিতিক কাঠামো যা নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরগুলিকে ক্রমাগত রূপান্তর হিসাবে মডেল করে, গভীর শিক্ষাকে গতিশীল সিস্টেম তত্ত্বের সাথে সংযুক্ত করে এবং আরও মস্তিষ্কের মতো ক্রমাগত-সময় প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে।
Brainomorphicহার্ডওয়্যারের জন্য আরও নির্দিষ্ট শব্দ যা জৈবিক নিউরাল টিস্যুর শারীরিক গঠন এবং গতিশীলতাকে ঘনিষ্ঠভাবে অনুকরণ করে, জৈবিক বিশদ প্রতিলিপি করার জন্য কার্যকরী নিউরোমরফিক পদ্ধতির বাইরে গিয়ে।
Liquid State Machineএকটি পুনরাবৃত্ত স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক ('তরল') ব্যবহার করে একটি জলাধার কম্পিউটিং পদ্ধতি যা ইনপুটকে একটি উচ্চ-মাত্রিক উপস্থাপনায় রূপান্তরিত করে, শুধুমাত্র একটি রিডআউট স্তরকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
Spike Rate Codingএকটি নিউরাল কোডিং স্কিম যেখানে সময়ের সাথে স্পাইকের ফ্রিকোয়েন্সিতে তথ্য এনকোড করা হয়। উচ্চতর ফায়ারিং হার শক্তিশালী সংকেত উপস্থাপন করে, যেমন উজ্জ্বলতা ভিজ্যুয়াল কর্টেক্সে নিউরন ফায়ারিং রেট বাড়াতে পারে।
Temporal Codingএকটি নিউরাল কোডিং স্কিম যেখানে তথ্য তাদের ফ্রিকোয়েন্সির পরিবর্তে পৃথক স্পাইকের সুনির্দিষ্ট সময়ে এনকোড করা হয়। টেম্পোরাল কোডিং রেট কোডিংয়ের চেয়ে স্পাইক প্রতি আরও তথ্য বহন করতে পারে।
Dendritic Computingউদীয়মান উপলব্ধি যে ডেনড্রাইট (নিউরনের ইনপুট শাখা) অত্যাধুনিক স্থানীয় গণনা সম্পাদন করে, কেবল প্যাসিভ সংকেত সংক্রমণ নয়। নিউরোমরফিক ডিজাইন ক্রমবর্ধমান মডেল ডেনড্রাইটিক প্রক্রিয়াকরণ.
BrainScaleSহাইডেলবার্গ ইউনিভার্সিটিতে একটি নিউরোমরফিক কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা হয়েছে যা ত্বরিত সময়ে কাজ করে (জৈবিক রিয়েল-টাইমের চেয়ে 1000x দ্রুত), নিউরাল নেটওয়ার্ক গতিবিদ্যার দ্রুত অনুসন্ধান সক্ষম করে।
Catastrophic Forgettingপ্রথাগত নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি সমস্যা যেখানে নতুন তথ্য শেখার ফলে পূর্বে শেখা জ্ঞান মুছে যায়। STDP-এর মতো স্থানীয় শিক্ষার নিয়ম সহ নিউরোমরফিক সিস্টেমগুলি স্বাভাবিকভাবেই এই সমস্যার বিরুদ্ধে প্রতিরোধী।
Spike Trainসময়ের সাথে সাথে একটি নিউরন দ্বারা উত্পাদিত বিচ্ছিন্ন স্পাইকগুলির (অ্যাকশন পটেনশিয়াল) একটি ক্রম। স্পাইকের প্যাটার্ন তথ্য এনকোড করে এবং নিউরোমরফিক সিস্টেমে মৌলিক যোগাযোগ সংকেত।
Synaptic Weightদুটি নিউরনের মধ্যে সংযোগের শক্তির প্রতিনিধিত্বকারী একটি সংখ্যাসূচক মান। নিউরোমরফিক হার্ডওয়্যারে, সিনাপটিক ওজনগুলি মেমরি উপাদানগুলিতে (এসআরএএম, মেমরিস্টরস, বা এনালগ সার্কিট) সংরক্ষণ করা হয় এবং শেখার সময় পরিবর্তিত হয়।
Leaky Integrate-and-Fire (LIF)নিউরোমরফিক কম্পিউটিংয়ে ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ সরলীকৃত নিউরন মডেল। ইনপুট স্রোত একটি ফুটো (ক্ষয়) এর সাথে একত্রিত (জমে) হয় এবং যখন ঝিল্লি সম্ভাবনা একটি থ্রেশহোল্ডে পৌঁছায়, একটি স্পাইক নির্গত হয়।
Neuromorphic Acceleratorএকটি বিশেষ হার্ডওয়্যার চিপ স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক কম্পিউটেশন চালানোর জন্য অপ্টিমাইজ করা, নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনফারেন্সের জন্য সাধারণ-উদ্দেশ্য প্রসেসরের তুলনায় শক্তি দক্ষতায় উন্নতির অর্ডার-অফ-ম্যাগনিটিউড অর্জন।
Bio-Inspired Computingনিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং (মস্তিষ্ক), বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম (বিবর্তন), এবং ঝাঁক বুদ্ধিমত্তা (সম্মিলিত আচরণ) সহ জৈবিক সিস্টেম দ্বারা অনুপ্রাণিত সমস্ত কম্পিউটিং পদ্ধতিকে অন্তর্ভুক্ত করে একটি বিস্তৃত শব্দ।
Address-Event Representation (AER)নিউরোমরফিক হার্ডওয়্যারে ব্যবহৃত একটি যোগাযোগ প্রোটোকল যেখানে স্পাইকগুলি প্রেরণকারী নিউরনের ঠিকানা হিসাবে এনকোড করা হয় এবং অসিঙ্ক্রোনাসভাবে প্রেরণ করা হয়, দক্ষ আন্তঃ-চিপ যোগাযোগ সক্ষম করে।
Neural Dustআল্ট্রামিনিয়েচার ওয়্যারলেস সেন্সরগুলি স্নায়ুর ক্রিয়াকলাপ নিরীক্ষণের জন্য শরীরে লাগানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা নিউরোমরফিক সেন্সিং প্রযুক্তির চরম ক্ষুদ্রকরণের প্রতিনিধিত্ব করে।
Astrocyteএক ধরনের মস্তিষ্কের কোষকে একসময় প্যাসিভ সাপোর্ট বলে মনে করা হয়, যা এখন সিনাপটিক ট্রান্সমিশন এবং নিউরাল কম্পিউটেশন মডিউল করতে পরিচিত। কিছু নিউরোমরফিক সিস্টেম উন্নত শেখার জন্য অ্যাস্ট্রোসাইট-নিউরন মিথস্ক্রিয়াকে মডেল করে।