Spiking neural network
ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ನರ ಜಾಲಗಳು (ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು) ನೈಸರ್ಗಿಕ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಅನುಕರಿಸುವ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳಾಗಿವೆ. ನರಕೋಶ ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸ್ಥಿತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್ಗಳು ಸಮಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದರ ಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ, ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ನಲ್ಲಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಸರಣ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದಿಲ್ಲ (ಇದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಬಹು-ಪದರದ ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ), ಆದರೆ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್-ಅದರ ಮೆಂಬರೇನ್ ವಿದ್ಯುತ್ ಚಾರ್ಜ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನ್ಯೂರಾನ್ನ ಆಂತರಿಕ ಗುಣಮಟ್ಟ-ಮಿತಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಪೊರೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ, ನರಕೋಶವು ಉರಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ನರಕೋಶಗಳಿಗೆ ಚಲಿಸುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಈ ಸಂಕೇತಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೊಸ್ತಿಲನ್ನು ದಾಟುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟಿಸುವ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಮಾದರಿಯು ಸೋರಿಕೆಯಾದ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಷಣಿಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಟ್ಟವನ್ನು (ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನರಕೋಶದ ಸ್ಥಿತಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಒಳಬರುವ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳು ಈ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ತಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸ್ಥಿತಿಯು ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ-ಫೈರಿಂಗ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದರೆ-ನರಕೋಶವು ಉರಿಯುತ್ತದೆ. ಫೈರಿಂಗ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಸ್ಟೇಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಮರುಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊರಹೋಗುವ ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲನ್ನು ನೈಜ-ಮೌಲ್ಯದ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ವಿವಿಧ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಇದು ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಆವರ್ತನ (ದರ-ಕೋಡ್), ಪ್ರಚೋದನೆಯ ನಂತರದ ಸಮಯದಿಂದ ಮೊದಲ ಸ್ಪೈಕ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಬಹು-ಪದರದ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ್ದು, ಹಿಂದಿನ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶದಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶವನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಜಾಲಗಳು ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದರೂ, ಅವು ಜೈವಿಕವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಜೀವಂತ ವಸ್ತುವಿನ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ನರಕೋಶಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನರಕೋಶದ ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು 1952ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಮಾದರಿಯು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನರಕೋಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಅಂತರದಲ್ಲಿ ರಾಸಾಯನಿಕ ನರಪ್ರೇಕ್ಷಕಗಳ ವಿನಿಮಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ ಮಾದರಿ, ಫಿಟ್ಜ್ಹುಗ್-ನಾಗುಮೊ ಮಾದರಿ (1961-1962), ಮತ್ತು ಹಿಂದ್ಮಾರ್ಷ್-ರೋಸ್ ಮಾದರಿ (1984). ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಸೋರಿಕೆಯಾದ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಅಥವಾ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ಸ್ (ನ್ಯೂರಾನ್ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳು) ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲುಗಳು ಅಥವಾ ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಸಂಘಟಿತ ಅಲೆಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ನರಕೋಶಗಳು ದರದಿಂದ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆಯೇ ಅಥವಾ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಂಕೇತದಿಂದ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಒಂದೇ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಸಿಗ್ಮಾಯ್ಡಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ನೂರಾರು ಗುಪ್ತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೊಮೇನ್ಗಿಂತ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಪ್ರಸರಣದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲೂ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸದಿರಬಹುದು (ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಬಹು ಪದರದ ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ), ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮೆಂಬರೇನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ ಮಾತ್ರ. ನರಕೋಶವು ಸಕ್ರಿಯಗೊಂಡಾಗ, ಅದು ಸಂಪರ್ಕಿತ ನರಕೋಶಗಳಿಗೆ ರವಾನೆಯಾಗುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಮೆಂಬರೇನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ, ನರಕೋಶದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅದರ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ (ಬಹುಶಃ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ). ಇನ್ಪುಟ್ ಪಲ್ಸ್ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕ್ರಮೇಣ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ. ನಾಡಿ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ನಾಡಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಎರಡನ್ನೂ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಈ ನಾಡಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾಡಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನರ ಜಾಲದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು. ನಾಡಿ ಸಂಭವಿಸುವ ನಿಖರವಾದ ಸಮಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನರ ಜಾಲವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಗಣನೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಎಸ್ಎನ್ಎನ್ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಎನ್ಎನ್ಗಳ ಬೈನರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಬದಲಿಗೆ ನಿರಂತರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪಲ್ಸ್ ರೈಲುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮೇಲಿನಂತೆ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ಪಾಟಿಯೊಟೆಂಪೋರಲ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಅಥವಾ ನಿರಂತರ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂವೇದನಾ ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಗೀಕರಣ) ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಪಲ್ಸ್ ಟ್ರೈನ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎಸ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜಾಗವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವು ಇನ್ಪುಟ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತವೆ (ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಿಎನ್ಎನ್ನಂತೆಯೇ). ಬೈನರಿ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದಂತೆ ಅವರು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಮಯವನ್ನು ನಾಡಿ ರೈಲುಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲದ (ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್.) ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂಪಲ್ಸ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅದು ತಿರುಗುತ್ತದೆ. ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಎರಡನೇ ತಲೆಮಾರಿನ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ತರಬೇತಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಾಂಶದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಬಿಯನ್ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಎಸ್. ಟಿ. ಡಿ. ಪಿ. ಯಂತಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಜೈವಿಕ ಪ್ರೇರಿತ ಕಲಿಕಾ ವಿಧಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೂ, ಎರಡನೇ ತಲೆಮಾರಿನ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವು ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳ ಸ್ಪೈಕ್-ಆಧಾರಿತ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಹೀಗಾಗಿ ದೋಷ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ನಾರ್ಮಾಡ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ನಾರ್ಮಾಡ್ನಂತಹ ಕೆಲವು ಇತ್ತೀಚಿನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸ್ಪೈಕ್ ಆಧಾರಿತ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ನ ಸೂಕ್ತ ಅಂದಾಜಿನ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳಿಗಿಂತ ವಾಸ್ತವಿಕ ನರಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಣನೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಪಲ್ಸ್-ಕಪಲ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಪಿಸಿಎನ್ಎನ್) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಸ್ಎನ್ಎನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತವೆ. ಪಿ. ಸಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಅನ್ನು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಎಂದು ಕಾಣಬಹುದು. ಸಂಶೋಧಕರು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳಿವೆ. ಮೊದಲ ಸವಾಲು ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನಾನ್ ಲೀನಿಯಾರಿಟಿಯ ನಾನ್ಡಿಫೆರೆನ್ಷಿಯಾಬಿಲಿಟಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಫಾರ್ವರ್ಡ್-ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್-ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳೆರಡರ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ನರಗಳ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಭೇದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ನರಕೋಶದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅದು ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ 1 ಆಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ 0 ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಬೈನರಿ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನಾನ್ಲೀನಿಯಾರಿಟಿಯ ಈ ಎಲ್ಲಾ-ಅಥವಾ-ಏನೂ ನಡವಳಿಕೆಯು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು "ಹರಿಯುವುದನ್ನು" ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಐಎಫ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಸವಾಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಬಿಪಿ ಗಣನೆ, ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯಂತ್ರಾಂಶದಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್, ಮೆದುಳು ಅಥವಾ ನ್ಯೂರೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಸಾಧನ) ನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮೊದಲ ಸವಾಲಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅದನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಹಲವಾರು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವುಃ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ "ದರ-ಆಧಾರಿತ" ಎನ್. ಎನ್. ಗಳನ್ನು ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಗುಪ್ತ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಕಲಿಕಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸುವುದು, ಜಾಲಬಂಧ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದು, ಎಸ್. ಜಿ. (ಸುರೋಗೇಟ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್) ಅನ್ನು ನೈಜ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳ ನಿರಂತರ ಸಡಿಲಿಕೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್ಗಳು ಜೈವಿಕ ಜೀವಿಗಳ ಕೇಂದ್ರ ನರಮಂಡಲದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಆಹಾರವನ್ನು ಬಯಸುವ ಕೀಟ. ಅವುಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಜೈವಿಕ ನರವ್ಯೂಹಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶದ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನ ಟೋಪೋಲಜಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಕಾರ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಈ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ಎಸ್ಎನ್ಎನ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ಊಹೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಸ್ಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಕೊರತೆಯಿದೆ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಬಂಧಕವಾಗಬಹುದು. 2019 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಎಸ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು ನಿಖರತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಎಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಹಿಂದುಳಿದಿವೆ, ಆದರೆ ಅಂತರವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರ ಆಧಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಎಸ್ಎನ್ಎನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನಾವು ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬೈನರಿ ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲುಗಳ ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗಳ ವಿಧಗಳುಃ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸ್ಪೈಕ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸ್ಪೈಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ತೀವ್ರತೆಗೆ ವಿಲೋಮ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ದರ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಸ್ಪೈಕ್ ಟ್ರೈನ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ತೀವ್ರತೆಗೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ನೇರ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರತಿ ಸಮಯ-ಹಂತಕ್ಕೂ ಫ್ಲೋಟ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಪದರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಅದು ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಫ್ಲೋಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವು 1 ಅಥವಾ 0 ಆಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಮಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಂತದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಜಾಗತಿಕ ಆಂದೋಲಕವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ಬರ್ಸ್ಟ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಣ್ಣ-ಅವಧಿಯ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಸ್ಫೋಟವನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಂವಹನದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಅದರ ಬಳಕೆಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದುಃ ಎಸ್. ಎನ್. ಎನ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಇವು ಸಂಕೀರ್ಣ ನರಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವಿವರ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅನುಕರಿಸುತ್ತವೆ. ದೊಡ್ಡ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುದೀರ್ಘ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಎಕೋಲ್ ನಾರ್ಮಲ್ ಸೂಪರಿಯರ್ನಲ್ಲಿ ರೊಮೈನ್ ಬ್ರೆಟ್ ಮತ್ತು ಡಾನ್ ಗುಡ್ಮ್ಯಾನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಬ್ರಿಯಾನ್; ಕ್ಯಾಲ್ಟೆಕ್ನಲ್ಲಿರುವ ಜೇಮ್ಸ್ ಬೋವರ್ನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಜೆನೆಸಿಸ್ (ಜೆನೆರಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್); ಎನ್ಇಎಸ್ಟಿ ಇನಿಶಿಯೇಟಿವ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಎನ್ಇಎಸ್ಟಿ; ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಯೇಲ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು ಡ್ಯೂಕ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಮೈಕೆಲ್ ಹೈನ್ಸ್, ಜಾನ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಮೂರ್ ಮತ್ತು ಟೆಡ್ ಕಾರ್ನೆವಾಲೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ನ್ಯೂರಾನ್; ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಫ್ಯೂಚರ್ ನ್ಯೂರೊಮಾರ್ಫಿಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು ಅಂತಹ ಶತಕೋಟಿ ನ್ಯಾನೊಸಿನ್ಯಾಪ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿಗೆ ಕಾರಣವಾದ ಭೌತಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಫೆರೋಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ಸುರಂಗ ಜಂಕ್ಷನ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಧ್ರುವೀಕರಣ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ನಿಂದ ಎಸ್ಟಿಡಿಪಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಯೋಜಿತ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಪ್ರೋಬ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಲಿಕ್ಯುಲರ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ, ವಾಹಕತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಡೊಮೇನ್ಗಳ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೇಷನ್-ಪ್ರಾಬಲ್ಯದ ಹಿಮ್ಮುಖದಿಂದ ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಫೆರೋಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ನ್ಯಾನೊಸಿನ್ಯಾಪ್ಸ್ನ ಸರಣಿಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದು, ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಹಾದಿಯನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಅಕಿಡಾ ಎಂಬುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಈವೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ನರಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು, 12 ಲಕ್ಷ ಕೃತಕ ನರಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು 10 ಶತಕೋಟಿ ಕೃತಕ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳನ್ನು ಬ್ರೈನ್ ಚಿಪ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ. ಈವೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಒಡೆತನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಆನ್-ಚಿಪ್ ಮೆಮೊರಿ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರೋಗ್ರಿಡ್ ಎಂಬುದು ಯಂತ್ರಾಂಶದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಒಂದು ಫಲಕವಾಗಿದೆ. (ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ) ಸ್ಪೈನೆಕರ್ (ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್) ಆರು-ಪದರದ ಥಾಲಮೋಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಬೃಹತ್ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಆಗಿ ಎಆರ್ಎಂ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. (ಮ್ಯಾಂಚೆಸ್ಟರ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ) ಸ್ಪೈನೆಕರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಎಆರ್ಎಂ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಸ್ಟಮ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಚಿಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಇದು ಕಸ್ಟಮ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಹದಿನೆಂಟು ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಥಳೀಯ 128 ಎಂಬೈಟ್ RAM ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಒಟ್ಟು 1,000,000 ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಒಂದೇ ಚಿಪ್ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಎಂಟು ಮಿಲಿಯನ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ 16,000 ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರೂನಾರ್ತ್ ಕೇವಲ 70 ಮಿಲಿವಾಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ 5,4 ಬಿಲಿಯನ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಆಗಿದೆ; ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು ಸುಮಾರು 1.4 ಬಿಲಿಯನ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು 35 ವ್ಯಾಟ್ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಐಬಿಎಂ ಟ್ರೂ ನಾರ್ತ್ನ ಹಿಂದಿನ ವಿನ್ಯಾಸ ತತ್ವವನ್ನು ನ್ಯೂರೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವು ಮಾದರಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಚಿಪ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ವಿಮರ್ಶಕರು ಹೇಳಿದರೆ, ಇದು ಕೇವಲ ಮೊದಲ ತಲೆಮಾರಿನದ್ದು ಎಂದು ಅದರ ಬೆಂಬಲಿಗರು ಗಮನಸೆಳೆದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತವೆ. (ಐಬಿಎಂ) ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಕಾರ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಐರಿಸ್, ವಿಸ್ಕಾನ್ಸಿನ್ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅಥವಾ ಸ್ಟಾಟ್ಲಾಗ್ ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ಯಾಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಾಲ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ 2-ಪದರದ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್. ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ನಲ್ಲಿ (1995) ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಕಲ್ಪನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಲೇಖಕರು ರೇಡಿಯಲ್ ಬೇಸಿಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳು (ಆರ್ಬಿಎಫ್) ಮತ್ತು ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳನ್ನು (ವರ್ಗೀಕೃತ ದತ್ತಾಂಶ) ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಗ್ರಾಹಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತಂದರು. ಕೋಡಿ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಕೋರಿಲೇಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ನ್ಯೂರೋಎಥಾಲಜಿ ನ್ಯೂರೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್ ಆಫ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಮೋಷನ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಲೇಖನಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್