Temporal kodning är en metod för att representera information i spikning neurala nätverk. Ett exempel på dess tillämpning är placeringen av ljud av lada ugglor som kräver särskilt exakt temporal kodning. Beroende på den azimutala vinkeln förskjuts ankomsttiderna för ljudsignaler mellan båda öronen. För att bestämma dessa interaurala tidsskillnader mäts fasskillnaden mellan signalerna. Vi implementerade detta biologiskt inspirerade nätverk på ett neuromorfiskt hårdvarusystem och demonstrerar spik-timing beroende plasticitet på ett analogt, mycket accelererat hårdvarusubstrat. Vår neuromorfisk implementation möjliggör upplösning av tidsskillnader på mindre än 50 ns. On-chip Hebbian inlärningsmekanismer väljer ingångar från en pool av neuroner som kodar för samma ljudfrekvens. Buller som orsakas av olika synapsförseningar över dessa ingångar minskar därför. Dessutom kompenserar inlärningen för variationer i neuronala och synaptiska parametrar orsakade av obalans i systemet som är inneboende i det neuromorfa substratet.
Med hjälp av spikande neurala nätverk, har neuromorphic chips utvecklats för att imitera lokalisering tekniken för ljud som används av lada ugglor REF.
Neuromorphic Learning towards Nano Second Precision
{'venue': 'Neural Networks (IJCNN), The 2013 International Joint Conference on , pp. 1-5, 4-9 Aug. 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}