Impact of Initialization Methods on Energy Requirements in SNNs

Lühendatud kirje lehekülg
dc.contributor.advisorA Sabir, Ahmed Abdulmajeed, juhendaja
dc.contributor.advisorSharma, Rajesh, juhendaja
dc.contributor.advisorDora, Shirin, juhendaja
dc.contributor.authorPärna, Roberta
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2025-10-20T07:44:30Z
dc.date.available2025-10-20T07:44:30Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractImpulss-neurovõrgud on laialdaselt tunnustatud kui energiasäästlikud alternatiivid tavalistele neurovõrkudele. On põhjalikult uuritud, kuidas ehitada võimalikult energiasäästlikke impulss-neurovõrke ilma konkureerivaid tulemusi ohverdamata, kuid õpitavate parameetrite initsialiseerimine vajab veel uurimist. Selles töös ehitatakse mitu impulss-neurovõrku piltide klassifitseerimiseks MNIST ja FashionMNIST andmestikel. Õpitavate parameetrite algsete väärtuste mõju analüüsitakse võrreldes keskmist impulsside arvu võrkudes peale treenimist. Leitakse, et mudelid, mille kaalud initsialiseeritakse madalamast vahemikust toodavad oluliselt vähem impulsse kui teised mudelid. Neuronite ajakonstantide initsialisatsioon impulsside arvu treenitud mudelis ei mõjuta.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/116868
dc.language.isoet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectNeural networks
dc.subjectenergy efficiency
dc.subjectNeurovõrgud
dc.subjectenergiasäästlikus
dc.subject.otherbakalaureusetöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticsen
dc.subject.otherinfotechnologyen
dc.titleImpact of Initialization Methods on Energy Requirements in SNNs
dc.typeThesis

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Pisipilt
Nimi:
parna_informaatika_2025.pdf
Suurus:
588.06 KB
Formaat:
Adobe Portable Document Format
Lae alla

Kollektsioonid

LTAT bakalaureusetööd – Bachelor's theses