Бидний тухай
Багш ажилтан
Spiking Neural Networks are a type of artificial neural network that mimics the way biological neural networks in the brain process information. Spiking neural networks form the foundation of the brain’s efficient information processing. While we don’t fully understand how these networks calculate, recent optimization techniques allow us to create increasingly complex functional spiking neural networks in a simulated environment. These methods promise to develop more efficient computing hardware and explore new possibilities in understanding brain circuit function. It is essential to have objective methods to compare their performance to speed up the development of such techniques. However, there are currently no widely accepted means of comparing the computational performance of spiking neural networks. We have introduced a new spike-based classification dataset that can be widely used to evaluate software performance and neuromorphic hardware implementations of spiking neural networks to address this issue. To achieve this, we have created a general procedure for converting audio signals into spiking neural network activity, drawing inspiration from neurophysiology. We created the Monnum digit dataset specifically for this study. Within the range of this research, We implemented a digit recognition system from 1 to 10 spoken in the Mongolian language for the Spike neural network. The last is data for training and testing, which was prepared in HDF5 format extension and then trained in the SNN network.
Манай улсын ууган их сургууль МОНГОЛ УЛСЫН ИХ СУРГУУЛЬ байгуулагдсаны 80 жилийн ой энэ жил тохиож байна. МУИС нь анхдагчийн хувьд үндэсний дээд боловсролтой судлаач эрдэмтэд, багш, эмч нар, техникийн дээд боловсролтой төрөл бүрийн инженер бэлтгэх өргөн хүрээтэй тогтолцоог бий болгон өөрөөсөө олон их, дээд сургууль салбарлуулан төрүүлсэн билээ. Энэхүү үйл ажиллагааны хүрээнд харилцаа холбооны үндэсний дээд боловсролтой мэргэжилтэн бэлтгэх ажлыг 55 жилийн өмнө эхлүүлэн 1967 онд МУИС-ийн физикийн ангиас радио-физик мэргэжлээр анхны 7 оюутан төгсгөсөн. Тус төгсөгчид нь Холбооны яаманд хуваарилагдаж, улс орныхоо бүтээн байгуулалтад гар бие оролцон ажилласан юм. Цаашид хөтөлбөрөө улам өргөжүүлэн МУИС нь радио, радио-физик, радио-электроникийн чиглэлээр инженер бэлтгэж байв. Улмаар техник технологийн хөгжлийн хурдцыг даган электроникийн мэргэжилтэн дагнан бэлтгэх онцгой шаардлага гарсныг үндэслэн 1990 онд МУИС-ийн электроникийн ангийг нээн 1994 онд анхны төгсөлтийг хийжээ. Өнөөдөр сургалтын хөтөлбөрүүд нь улам өргөжсөөр МУИС нь компьютерын сүлжээ, сүлжээний технологи, сэргээгдэх эрчим хүчний инженер мэргэжлээр мэргэжилтэн бэлтгэсээр байна.
Радио хугарлын илтгэгч нь радио долгионы тархалт болон радио системийн төлөвлөлтөд чухал параметр болдог. Энэ судалгааны ажлаар газрын гадаргуу орчмын радио хугарлын илтгэгчийн улирлын явцын загварыг Улаанбаатар хотын хувьд Гауссын функцийг ашиглан гаргасан. Бид радио хугарлын илтгэгчийн улирлын явцын загварыг сонгоход үндсэн хоёр шаардлага тавьсан. Нэгдүгээрт, загвар нь улирлын явцын ерөнхий шинж төрхтэй таарах ёстой. Хоёрдугаарт, загвар нь цөөн параметртэй байх ёстой. Ингэснээр загвар энгийн бөгөөд тооцоолол хялбар болно. Энэ үндсэн шаардлагуудаас гадна статистик хэмжүүрийг тохирох загвар сонгохдоо ашигласан. Үр дүнд нь есөн параметртэй Гауссын функцийг сонгож загварчилсан. Ингэж загварчилснаар тухайн жилийн аль ч өдрийн радио хугарлын илтгэгчийн утгыг таамаглах боломжтой болсон.
