METHODS AND APPARATUS FOR TAGGING CLASSES USING SUPERVISED LEARNING

摘要

본 개시의 특정 양태들은 지도 학습을 이용하여 뉴럴 네트워크 모델의 입력/출력 클래스들을 위한 태그들 (정적 또는 정적) 을 생성하기 위한 방법들 및 장치를 제공한다. 그 방법은 뉴럴 네트워크 모델을 복수의 뉴런들로 증강하고 증강된 네트워크를 스파이크 타이밍 의존 가소성 (STDP) 을 이용하여 트레이닝하여 하나 이상의 태그들을 결정하는 것을 포함한다.