TA的每日心情 | 开心
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摘 要： 脉冲神经网络是进行复杂时空信息处理的有效工具，但由于其内在的不连续和非线性机制，构建高效 的脉冲神经网络监督学习算法非常困难，同时也是该研究领域的重要问题．本文介绍了脉冲神经网络监督学习算法的 基本框架，以及性能评价原则，包括脉冲序列学习能力、离线与在线处理性能、学习规则的局部特性和对神经网络结构 的适用性．此外，对脉冲神经网络监督学习算法的梯度下降学习规则、突触可塑性学习规则和脉冲序列卷积学习规则 进行了详细的讨论，通过对比分析指出现有算法存在的优缺点，并展望了该领域未来的研究方向． 关键词： 脉冲神经网络；监督学习；反向传播；突触可塑性；卷积5 H3 a. H0 W. P, x% l) c- W
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1 n# |( {3 U0 M1 Z# \. X. T* |
+ k: w( Y, A, U 人工神经网络是对生物神经系统结构和功能的抽 象和模拟，传统的人工神经网络应用生物神经元的脉冲 发放频率编码信息，神经元的输出一般表示为给定区间 的模拟量，学习算法对突触权值的调整主要依据神经元 输出的实数值，即脉冲发放的频率［１］．然而，由更具生物 真实性的脉冲神经元模型［２］为基本单元构成的脉冲神 经网络，应用脉冲序列表示与处理信息，这种编码方式 整合了信息的多个方面，如时间、空间、频率和相位 等［３］．脉冲神经网络与基于脉冲频率编码信息的传统人 工神经网络相比，拥有更强大的计算能力，可以模拟各 种神经信号和任意的连续函数，非常适合实现大脑神经 信号的处理问题，是进行复杂时空信息处理的有效工 具［４］% \3 t( A0 g6 D7 E; H( S1 m
6 C, [* e# C# D( `& F& K1 Y
& g5 ?! o: I6 C/ z9 R8 S附件下载：
脉冲神经网络的监督学习算法研究综述.pdf
(684.26 KB, 下载次数: 0)
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发表于 2020-12-25 11:08
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