Алгоритм SCoBUL обучения без учителя импульсной нейронной сети и его применение для выделения информативных признаков из сигнала DVS камер

Не так давно стал коммерчески доступен принципиально новый вид видеокамер, так называемые DVS камеры (dynamic vision sensor). Применение этих устройств способно радикально улучшить параметры скорости и энергоэкономичности процедур обработки видеосигнала за счет того, что они посылают на обработку не постоянно сканируемый растровый сигнал, а асинхронный поток спайков, индицирующих увеличение или уменьшение яркости отдельных пикселей. Принципиально новый характер посылаемого сигнала требует принципиально новых алгоритмов его обработки. Такой алгоритм, названный SCoBUL (spike correlation based unsupervised learning), описывается в данной работе. SCoBUL использует однослойную импульсную сеть с латеральным торможением для выделения первичных информативных признаков из потока спайков в режиме обучения без учителя. Главной чертой SCoBUL является обобщение законов синаптической пластичности STDP (spike timing dependent plasticity), специально оптимизированное для решения этой задачи.