达尼拉·弗拉索夫
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2020年–今天
2024 [注2] 罗曼·莱布卡 , 尤里·达维多夫 , 达尼拉·弗拉索夫 , 阿列克谢·塞伦科 , 亚历山大·斯博耶夫 , 维亚切斯拉夫·伊林 以下为:
具有记忆可塑性的尖峰神经网络中减少连通性的袋装和稀疏方法的比较。 大数据认知。 计算。 8 ( 三 ) 以下为: 22 ( 2024 ) 2023 [j1] 达尼拉·弗拉索夫 , 安东·明尼汉诺夫 , 罗曼·莱布卡 , 尤里·达维多夫 , 亚历山大·斯博耶夫 , 阿列克谢·塞伦科 , 亚历山大·伊利亚索夫 , 维亚切斯拉夫·戴明 以下为:
基于忆阻的在线强化学习尖峰神经网络。 神经网络 166 以下为: 512-523 ( 2023 ) 2022 【c5】 达尼拉·弗拉索夫 , 尤里·达维多夫 , 阿列克谢·塞伦科 , 罗曼·莱布卡 , 亚历山大·斯博耶夫 以下为:
基于尖峰神经网络和基于忆阻器的STDP的语音数字分类。 计算机辅助控制系统 2022 以下为: 330-335
2010 – 2019
2018 【c4】 亚历山大·斯博耶夫 , 达尼拉·弗拉索夫 , 罗曼·莱布卡 , 阿列克谢·塞伦科 以下为:
基于时间编码和STDP的Spiking神经网络强化学习方法。 BICA公司 2018 以下为: 458-463 【c3】 阿列克桑德·斯博耶夫 , 阿列克谢·塞伦科 , 罗曼·莱布卡 , 达尼拉·弗拉索夫 , 安德烈·菲尔琴科夫 以下为:
使用遗传算法估计峰值神经网络参数对分类精度的影响。 BICA公司 2018 以下为: 488-494 2017 [c2] 亚历山大·斯博耶夫 , 罗曼·莱布卡 , 阿列克谢·塞伦科 , 达尼拉·弗拉索夫 , 尼古拉·库德里亚肖夫 , 维亚切斯拉夫·戴明 以下为:
基于尖峰时间依赖可塑性的神经元模型选择在尖峰网络学习中的作用。 BICA公司 2017 以下为: 432-439 【c1】 亚历山大·斯博耶夫 , 达尼拉·弗拉索夫 , 罗曼·莱布卡 , 阿列克谢·塞伦科 以下为:
通过用STDP和时间编码刺激神经元来解决分类任务。 BICA公司 2017 以下为: 494-500