Стремительное развитие моделей в области искусственного интеллекта влечет за собой большой рост потребности в вычислительных мощностях. По некоторым оценкам, с 2012 года, вычислительная мощность, необходимая для обучения моделей искусственного интеллекта, удваивается каждые три с половиной месяца. Импульсные нейронные сети, в силу биоподобных механизмов кодирования информации, могут обладать высокой энергоэффективностью, в сравнении с классическими нейронными сетями. Архитектуры для построения импульсных нейронных сетей часто соответствуют архитектурам классических нейронных сетей, однако в силу некоторых особенностей, таких как специфики алгоритмов обучения, не все из них могут быть однозначно приведены к импульсной форме.
Лукашов И.В., Сыдыкова Э. (науч. рук. Кузнецов А.Ю.) Обзор архитектур импульсных нейронных сетей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/10476