🔬

spiking-neural-network

Build brain-like neural networks that communicate through discrete spikes like biological neurons. Explore SNNs - the third generation of neural networks that could be 1000x more energy efficient than deep learning.

🔬 지금 사용하기

이것은?

🎯 시뮬레이터 팁

📚 용어집

SNN
스파이킹 신경망
Spike
짧은 전기 펄스(활동 전위)
LIF
누출된 통합 및 실행 뉴런 모델
STDP
스파이크 타이밍에 따른 가소성
MembranePotential
뉴런의 전기 전압
Threshold
뉴런이 발화하는 전압
RefractoryPeriod
스파이크가 발생한 후 뉴런이 발사될 수 없는 시간
RateCoding
스파이크 주파수로 인코딩된 정보
TemporalCoding
스파이크 타이밍에 인코딩된 정보
Neuromorphic
두뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅

🏆 핵심 인물

Wolfgang Maass

액체 상태 기계, SNN 이론

Carver Mead

'뉴로모픽'이라는 신조어, 개척자

Henry Markram

블루 브레인 프로젝트, STDP 발견

Steve Furber

SpiNNaker 개발

Mike Davies

인텔 로이히 아키텍트

🎓 학습 자료

💬 학습자에게

{'encouragement': "You're learning about the third generation of neural networks - one that could be 1000x more efficient than current AI. SNNs represent the bridge between neuroscience and artificial intelligence.", 'reminder': 'The brain is still the most efficient intelligent system we know. SNNs try to learn from its principles - sparse, event-driven, temporal computation.', 'action': 'Build spiking neurons in the simulator. Watch STDP learning unfold. See how timing affects connections. Experience computation through spikes.', 'dream': 'A neuroscientist from Kenya might unlock new SNN learning rules. An engineer from Nigeria might design breakthrough neuromorphic chips. Brain-inspired AI needs global perspectives.', 'wiaVision': "WIA Pin Code believes brain-inspired computing should be understood globally. If we can match the brain's efficiency, AI becomes accessible to everyone, everywhere."}

시작하기

무료, 가입 불필요

시작하기 →