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  • 脉冲神经网络(SNN)概述

    万次阅读 多人点赞 2019-06-18 08:37:15
    主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。 一、脉冲神经网络的拓扑结构 同传统的人工神经网络一样,脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型...

    https://www.toutiao.com/a6701844289518830091/

     

    主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。

    一、脉冲神经网络的拓扑结构

    同传统的人工神经网络一样,脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络(feed-forward spiking neural network)、递归型脉冲神经网络(recurrent spiking neural network)和混合型脉冲神经网络(hybird spiking neural network)。

    1. 前馈型脉冲神经网络

    在多层前馈脉冲神经网络结构中,网络中的神经元是分层排列的,输入层各神经元的脉冲序列表示对具体问题输入数据的编码,并将其输入脉冲神经网络的下一层。最后一层为输出层,该层各神经元输出的脉冲序列构成网络的输出。输入层和输出层之间可以有一个或者多个隐藏层。

    此外,在传统的前馈人工神经网络中,两个神经元之间仅有一个突触连接,而脉冲神经网络可采用多突触连接的网络结构,两个神经元之间可以有多个突触连接,每个突触具有不同的延时和可修改的连接权值。多突触的不同延时使得突触前神经元输入的脉冲能够在更长的时间范围对突触后神经元的脉冲发放产生影响。突触前神经元传递的多个脉冲再根据突触权值的大小产生不同的突触后电位。

    脉冲神经网络(SNN)概述

     

    2. 递归型脉冲神经网络

    递归型神经网络不同于多层前馈神经网络和单层神经网络,网络结构中具有反馈回路,即网络中神经元的输出是以前时间步长上神经元输出的递归函数。递归神经网络可以模拟时间序列,用来完成控制、预测等任务,其反馈机制一方面使得它们能够表现更为复杂的时变系统;另一方面也使得有效学习算法的设计及其收敛性分析更为困难。传统递归人工神经网络的两种经典学习算法分别为实时递归学习(real-time recurrent learning)算法和随时间演化的反向传播(backpropagation through time)算法,这两种算法都是递归地计算梯度的学习算法。

    递归脉冲神经网络是指网络中具有反馈回路的脉冲神经网络,由于其信息编码及反馈机制不同于传统递归人工神经网络,由此网络的学习算法构建及动力学分析较为困难。递归脉冲神经网络可应用于诸多复杂问题的求解中,如语言建模、手写数字识别以及语音识别等。递归脉冲神经网络可分为两大类:全局递归脉冲神经网络(fully recurrent spiking neural network);另一类是局部脉冲神经网络(locally recurrent spiking neural network)。

    3. 混合型脉冲神经网络

    混合型脉冲神经网络即包括前馈型结构,又包含递归型结构。

    二、信息的脉冲序列编码方法

    从神经科学的角度来看,第二代人工神经网络是一种基于“发放频率”的神经元计算方式。随着研究的深入,神经科学家指出生物神经系统采用神经元的脉冲时序来编码信息,而不仅仅是用神经元脉冲的“发放频率”来编码信息。实际上,神经元的脉冲发放频率不能完全捕获脉冲序列中包含的信息。例如,已经发现初级听觉皮层神经元群体能在短时间内通过分组相邻脉冲来协调动作电位的相对时间,并没有改变每秒发放的脉冲数量,这样,神经元甚至可以在平均发放频率没有改变的情况下给出特定的刺激信号。

    更具有生物可解释性的脉冲神经网络,采用精确定时的脉冲序列来编码神经信息。神经网络内部的信息传递是由脉冲序列完成的,脉冲序列是由离散的脉冲时间点组成的时间序列,因此,在进行脉冲神经网络的模拟与计算时,包含以下步骤:①当输入数据或神经元受到外界刺激时,经过特定的脉冲序列编码方法,可将数据或外界刺激编码成特定的脉冲序列;②脉冲序列在神经元之间传递并经过一定的处理,处理之后将输出的脉冲序列通过特定的解码方法进行解码并给出具体的响应。

    对于神经信息的脉冲序列编码问题,借鉴生物神经元的信息编码机制,研究者提出了许多脉冲神经网络的脉冲序列编码方法。例如,首脉冲触发时间编码方法、延迟相位编码方法、群体编码方法等。

    三、脉冲神经网络的学习算法

    学习是人工智能领域的核心问题,对于SNN来说,基于脉冲时间层次的学习方法研究,对于通过理论模型来验证生物神经系统的信息处理和学习机制是必须的。通过生物可解释的方式建立人工神经系统,科学家希望可以通过神经科学和行为实验来达到预期目的。大脑中的学习可以理解为突触连接强度随时间的变化过程,这种能力称为突触可塑性(synaptic plasticity)。脉冲神经网络的学习方式主要包括无监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised learning)和强化学习(reinforcement learning)等。

    1. 无监督学习算法

    无监督学习算法在人类和动物的学习中占据主导地位,人们通过观察能够发现世界的内在结构,而不是被告知每一个客观事物的名称。人工神经网络无监督学习算法的设计主要是针对无标签数据集的训练,要求应用无监督学习规则对神经网络中的连接权值或结构进行自适应的调整。也就是说,在没有“教师”信号的监督下,神经网络必须自己从输入数据中发现规律性(如统计特征、相关性或类别等),并通过输出实现分类或决策。一般来说,只有当输入数据集中存在冗余性时,无监督学习才有意义,否则,无监督学习不能很好地发现输入数据中的任何模式或特征,即冗余性提供了知识。

    脉冲神经网络的无监督学习算法大多是借鉴传统人工神经网络的无监督学习算法,是在Hebb学习规则不同变体的基础上提出的。神经科学的研究成果表明,生物神经系统中的脉冲序列不仅可引起神经突触的持续变化,并且满足脉冲时间依赖可塑性(spike timing-dependent plasticity,STDP)机制。在决定性时间窗口内,根据突触前神经元和突触后神经元发放的脉冲序列的相对时序关系,应用STDP学习规则可以对突触权值进行无监督方式的调整。

    2. 脉冲神经网络的监督学习

    脉冲神经网络的监督学习是指对于给定的多个输入脉冲序列和多个目标脉冲序列,寻找脉冲神经网络合适的突触权值矩阵,使神经元的输出脉冲序列与对应的目标脉冲序列尽可能接近,即两者的误差评价函数最小。对于脉冲神经网络来说,神经信息以脉冲序列的形式表示,神经元内部状态变量及误差函数不再满足连续可微的性质,构建有效的脉冲神经网络监督学习算法非常困难,同时也是该领域的一个重要的研究方向。

    根据监督学习所采用的基本思想不同,可以将现有的监督学习算法分为三类:

    1. 基于梯度下降的监督学习算法的基本思想是利用神经元目标输出与实际输出之间的误差以及误差反向传播过程,得到梯度下降计算结果作为突触权值调整的参考量,最终减小这种误差。基于梯度下降的监督学习算法是一种数学分析方法,在学习规则的推导过程中,要求神经元模型的状态变量必须是有解析的表达式,主要采用固定阈值的线性神经元模型,如脉冲响应模型(spike response model)和Integrate-and-Fire神经元模型等。
    2. 基于突触可塑性的监督学习算法的基本思想是利用神经元发放脉冲序列的时间相关性所引起的突触可塑性机制,设计神经元突触权值调整的学习规则,这是一种具有生物可解释性的监督学习。
    3. 基于脉冲序列卷积的监督学习算法通过脉冲序列内积的差异构造脉冲神经网络的监督学习算法,突触权值的调整依赖于特定核函数的卷积计算,可实现脉冲序列时空模式的学习。

    3. 脉冲神经网络的强化学习

    强化学习是从环境状态到行为映射的学习,以使智能体行为从环境中获得的累积奖赏值最大。基于生物启发的学习机制,人工神经网络强化学习的研究重点在于探索智能体的自适应优化策略,是近年来神经网络和智能控制领域的主要方法之一。强化学习关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为,通过强化学习,一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。可以看到,强化学习和监督学习的区别主要在于以下两点:

    1. 强化学习是试错学习,由于没有直接的“教师”指导信息,智能体要不断与环境交互,通过试错的方式来获得最佳策略;
    2. 延迟回报,强化学习的指导信息很少,而且往往是在事后(最后一个状态)才给出的,这就导致了一个问题,即获得正回报或者负回报以后,如何将汇报分配给前面的状态。

    四、脉冲神经网络的进化方法

    进化算法(evolutionary algorithm)是模拟生物进化过程的计算模型,是一类基于自然选择和遗传变异等生物进化机制的全局性概率搜索算法,主要包括遗传算法(genetic algorithm)、进化规划(evolutionary programming)和进化策略(evolutionary strategy)等。虽然这些算法在实现方面具有一些差别,但它们具有一个共同的特点,即都是借助生物进化的思想和原理来解决实际问题的。

    将进化算法与脉冲神经网络有机结合起来,研究者开辟了进化脉冲神经网络(evolutionary spiking neural network)的研究领域,以提高对复杂问题的求解能力。进化脉冲神经网络可以作为自适应系统的一种一般性框架,在没有人为干预的情况下系统自适应调整神经元的参数、连接权值、网络结构和学习规则。

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  • 文 /Iulia-Maria Comșa 与 Krzysztof Potempa,研究工程师, Google Research神经科学领域的发现持续...然而,生物大脑中还有一个基本方向人工神经网络尚未充分利用:信息的时序编码。保留时序信息有助于更好地表示动...

    文 / Iulia-Maria Comșa 与 Krzysztof Potempa, 研究工程师, Google Research

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    神经科学领域的发现持续地启发和帮助我们建立更有效率的人工神经网络,以生物有机体的方式处理信息。最近,这些网络在棋盘和视频游戏乃至视频细粒度理解等领域均取得巨大的成功。然而,生物大脑中还有一个基本方向人工神经网络尚未充分利用:信息的时序编码。保留时序信息有助于更好地表示动态特征,例如声音,并能够对随时可能发生的事件作出快速反应。此外,尽管生物系统可以由数十亿个神经元所组成,但信息可以由单个神经元所发射的单个信号(“脉冲”)携带,(单个细胞)带有被编码至时序信号中的信息。

    • 视频游戏https://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-google-research-football.html

    • 视频细粒度理解https://ai.googleblog.com/2019/08/video-understanding-using-temporal.html

    基于这一生物学见解,Ihmehimmeli 项目运用不同的架构和学习环境来探索人工脉冲神经网络 (Spiking neural network) 可以如何利用时序动态。“Ihmehimmeli”是芬兰语中带有玩笑含义的一个词,指的是让人很难搞懂用途或用法的复杂工具或机械。这个词能够很好地体现我们的目标,即,使用含时序编码的信息构造复杂递归神经网络架构。我们使用含时序编码方案的人工脉冲网络。在此网络中,吸引人注意的信息(例如较大的声音或明亮的颜色)会更早地产生神经元脉冲。在信息处理层次结构中,最先出现脉冲的神经元获胜。这样的编码可以自然地实现一种分类方案:输入特征被自然地编码在相应输入神经元的脉冲时序内,而输出则由最早出现脉冲的输出神经元进行编码。

    • 人工脉冲神经网络https://en.wikipedia.org/wiki/Spiking_neural_network

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    手捧 Himmeli 的 Ihmehimmeli 项目团队,这个符号代表他们的目标是打造含信息时序编码的递归神经网络架构

    我们最近发布并公开了一个模型的源代码,在这个模型中,我们展示了使用时序编码的全连接脉冲网络的计算能力。我们的模型所使用的突触传递函数 (synaptic transfer function) 借鉴自一种生物模型。即,作为对传入信号的反应,神经元细胞膜上的电势会急剧上升并在随后减弱,随之出现神经脉冲(也被称为“神经冲动”)。

    • Himmelihttps://finland.fi/christmas/the-original-finnish-christmas-ornament/

    • 模型开源https://github.com/google/ihmehimmeli

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    神经元细胞膜上的电势急剧上升随后下降 来源:维基百科

    关联信号变化的强度由代表突触效率的连接 权重 控制。关键在于,这个公式可以精确获得突触后脉冲时间关于突触前脉冲时间和权重的导数。训练该网络的过程包括调整神经元之间的权重,进而调整整个网络中的脉冲时间。就像传统的人工神经网络一样,通过反向传播来实现。我们采用同步脉冲,其时序也是通过反向传播来学习,以便为网络提供时序参考。

    我们把特征编码到时序之后对该模型进行基于传统基准的训练。结果表明,脉冲网络已成功学会解决 噪声布尔逻辑问题 (noisy Boolean logic problems),并在 MNIST 上实现 97.96% 的准确度,这一结果可与相同架构的传统全连接网络相媲美。然而,有别于传统网络,我们的脉冲网络所用的编码在生物学上更为合理,能够更高效计算,且准确度仅有小幅下降。这点将在下文详述。

    • MNISThttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/

    在 MNIST 上训练脉冲网络时,我们观察到神经网络在两种工作状态之间自发地切换。在训练早期,该网络表现出一种缓慢而高度准确的状态,在神经网络做出决策时,几乎所有神经元都触发过。而到了训练后期,该网络自发地切换到高速但准确度略有降低的状态。这种行为十分有趣,因为我们并没有特意地进行如此优化。因此,某种意义上可以认为脉冲网络既可以“深思熟虑”,也可以“当机立断”。正如人类在决策速度与准确度之间的权衡。

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    上方:对 MNIST 数字进行分类的低速网络(“深思熟虑型”)

    下方:对同一个数字进行分类的快速网络(“当机立断型”)

    这些图显示各层中各个神经元的脉冲时间光栅图,其中,同步脉冲显示为橙色。在本例中,两个网络都可以正确地将该数字分类;总体而言,“低速”网络比“高速”网络有更好的准确度。

    我们还可以重建脉冲神经网络已习得的数字。方法是输入空白图像并逐渐调整,使得目标输出神经元的响应最大化。这表明,该网络像人类一样习得数字的抽象表示,而不是机械地学习可能的像素组合。模型的可解释性非常重要,既体现在理解网络的实际学习情况,也体现在避免输入的微小扰动导致结果大幅波动。

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    网络如何“想象”数字 0、1、3 和 7

    这项研究仅是 Ihmehimmeli 项目初步探索中的一个小示例。Ihmehimmeli 项目仍继续从生物学获取灵感并探索基于时序的计算潜力。在其他正在进行的实验中,我们训练含时序编码的脉冲神经网络,以控制虚拟环境中人造昆虫的行进路线,或者从神经系统的发展中获得灵感来训练二维脉冲网格,以利用轴突生长来预测单词。我们的目标是增加我们对自然智能进化机制的了解,以便探索具有不同内部状态和状态转移的基于时序的人工神经网络。

    致谢

    本文所述的作品由 Iulia Comsa、Krzysztof Potempa、Luca Versari、Thomas Fischbacher、Andrea Gesmundo 和 Jyrki Alakuijala 创作。我们非常感谢 Google 的同事们对这项工作的所有探讨和反馈。


    如果您想详细了解 本文提及 的相关内容,请参阅以下文档。这些文档深入探讨了这篇文章中提及的许多主题:

    • 论文(https://arxiv.org/abs/1907.13223)

    • Ihmehimmeli 项目的 GitHub(https://github.com/google/ihmehimmeli)

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    人工神经网络为什么会有这个名字呢?
    "人工"表明了它是我们手动构建的,“神经网络”表明它是受大脑启发的。当我们深入了解ANNs时,你会发现,ANNs的神经元模型就是加权求和然后进行非线性激活。这和我们从生物学中了解的神经元模型差距太大了。同时在ANNs中信息的传递是基于数值。这和生物大脑中采用脉冲传递信息也存在差距。

    脉冲神经网络的诞生:
    诞生的原因:
    1.人工神经网络需要高性能的计算平台。
    2.人工神经网络仍不能实现强人工智能,人们认为是因为其与生物大脑仍存在巨大差距。

    SNNs的特点:
    1.采用了生物神经元模型如IF,LIF等,比之前ANNs的神经元更接近生物。
    2.信息的传递是基于脉冲进行。所以网络的输入要进行额外编码,例如频率编码和时间编码等,转现在的数据(例如图片的像素)转换成脉冲,编码技术我们以后再讨论。
    3.基于脉冲的脉冲的编码,能蕴含更多的信息
    4.SNNs网络的能耗更低,每个神经元单独工作,部分神经元在没接受到输入时,将不会工作。

    SNNs的学习算法:
    首先一点非常重要,脉冲神经网络不能直接利于ANNs的基于反向传播的方式进行网络训练,因为脉冲神经元模型处理的是信息是离散的脉冲,不能直接求导。

    1.将现有的ANNs映射到SNNs中
    这种方法是当前比较主流的构建SNNs的方法,因为它能有效的将ANNs与SNNs结合起来,利用了ANNs和SNNs各自的优点,ANNs训练简单,SNNs的能耗低。(最近就是在研究这东西)

    2.对生物神经元模型进行处理,换成一个能求导的模型,或者对传递的脉冲信息进行转换。然后就可以将反向传播用于SNNs的训练。(这种算法我没有研究过,所以也不太懂)

    3.STDP类的算法,它里面有很多小分支,STDP这东西就类似一种思想,例如两篇文章都用了STDP算法,但他们的数学公式可能是存在差异。从原理上,该种算法就是根据前后神经元的脉冲发放关系然后对他们之间的权重进行调整。该种算法比较接近人脑,现在研究他的人比较多。但这种算法一般是无监督的(也有少部分人将其改成有的监督),收敛比较难。(之前看过相关论文,感觉它是几种算法中最接近生物的学习规则)

    其实SNNs的学习算法仍是非常开放,一种统一江湖的算法仍没出现,所以也制约了它的发展。

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    脉冲神经网络之Tempotron简介(一)

    原创  2017年10月15日 22:45:07
    脉冲神经网络之Tempotron简介

           脉冲神经网络(SNN)这个概念在上个世纪就被提出,现在也不算什么新的模型。但它和传统BP神经网络还是很不一样的,最近加入的实验室做的就是这个方向,因此一直在学这个东西。这篇文章就由本人用来记录些学习过的内容,同时也作分享用,有理解错的地方希望有大佬能来指正吐舌头

           脉冲神经网络比传统人工神经网络更能模仿生物神经元之间的连接与通信,能够进行复杂的时空信息的处理。但SNN模仿的脉冲具有不连续和非线性的特征,因此在构建对该神经网络的监督学习算法上比较困难。根据SNN实现的特征可以将监督学习的算法分为在线/离线、单脉冲/多脉冲、多层/单层的学习算法。这里要介绍的Tempotron就是单脉冲输出的监督学习算法。

            该算法在论文《The tempotron : a neuron that learns spike timing based decisions》被详细地阐述。这一篇博客中先之阐述在该论文中提出的监督算法的基本概念,有时间再写一篇从代码的角度详细阐述具体实现方法。

            脉冲神经网络神经元的基本模型是:对于一个神经元,接受来自前端突触(上一层的脉冲输入)之后膜电位(membrane voltage)升高,当膜电位升高到一个阈值(V threshold)之上时,该神经元就发出一个脉冲作为输出,之后立刻shut所有与该神经元连接的前端突触不再接受脉冲,此时膜电位回落到复位电压并维持一段时间,之后才重新接受脉冲输入。知道了神经元基本的工作方式,我们如何用SNN去处理一个分类问题?第一步,我们要考虑如何将样本编码为和时间相关的脉冲序列,比如如何将图像中(255,255,255)这样的数据转换成脉冲神经网络可以理解的脉冲序列;第二步,如何构建一个神经元的模型,这个就是刚才说的那个基本模型;第三步,要求确定一个学习算法,从而对神经网络进行训练,这里就采用Temptron监督方法。

            Temptron方法提出:神经元后突触膜电位(PSPs, Postsynaptic Potentials)是所有与之相连的上一层脉冲输入的加权和。膜电位的计算公式:

                                                                

           从公式中可以看出,膜电位是将每个前端突触输入的脉冲在当前时间的大小K(t - ti)加权(乘wi)再求和,最后加上复位电压(Vrest)。其中K代表kernel,是介于0~1之间的数值,代表了在t时间下ti时间点传入的脉冲的贡献,K的计算公式如下:

    K(t - t[i]) = V0(exp(- (t - t[i]) / taum) - exp( - (t - t[i]) / taus))

           画成图像基本上是这个样子:

                                                                                  

           从公式中可以看出,K在脉冲发出的ti时间点处数值最高,在其他点数值相对下降,表示前端突触在这个时间点有最大的脉冲输入(afferent),随着t-t[i]增大,该突触贡献的脉冲输入减小。taum和taus是控制整个K(t)图像大致形状的参数,在我们构建脉冲神经网络时就是超参数。V0在K的公式中作用在于将K normalize到0~1的范围内。当ti > t时,K是不存在(vanishing)的,因为不存在在当前时间之后的脉冲数值。在一个时间窗口中,如果V(t)达到了V threshold,那么该神经元就输出脉冲(fire)并迅速返回复位电压,并在一段时间内不再接受输入(称为不应期)。

           既然输出神经元仅有输出1和不输出0两个状态,当应用于分类任务时如何输出多个类别?这里可以采用二进制编码的方式输出不同类别。以MNIST数据集为例,输出的类别一共有26种,如果用二进制编码,26个类别在16(2^4)和32(2^5)之间,因此可以采用5位二进制数表示26个类别,因此脉冲神经网络有5个输出节点,输出类如00000表示A ,而00001表示B,以此类推。

           

         回顾一下我们训练脉冲神经网络的目标,即是通过训练使得该神经网络输出神经元对对应的样本产生正确的膜电位。通俗来说,比如只有一个输出神经元,我们期望能够识别是否输入了A这个字母,那么当输入A时,该输出神经元输出脉冲,当输入其他字母时该神经元抑制输出。因此假设对每一个输出神经元,当输出类别要求该神经元不发送脉冲(输出0)时,如果输出神经元发出了脉冲(可理解为事与愿违),该批训练(epoch)就更新与该神经元相连的上一层神经元的权重,更新的目的就是抑制该输出神经元的膜电位,于是更新权重时所有与该输出层神经元连接的输入层神经元的连接权重会减小,减小的数值是:

                                                                         

    其中K是和上面同样的函数,数值在0~1之间,于是λ就定义了每次更新权重时更新数值的幅度(或许可以理解为类似学习率的东西)。tmax表示在一个时间窗口(0,T)内该输出层神经元达到电压最大值Vmax的时间。同理,当该输出层神经元输出为0(未发放脉冲),但目标是输出1时,此次更新就会对每个权重增加一个上面的数值,结果就是增大了输出层神经元的膜电位,最终达到发放脉冲的目的。

                                                                  
           上图为训练过后的输出层神经元的膜电位在一个时间窗口内的变化。 从上图可以看出,所有符合输出(图中黑线+)脉冲被刺激,所有输出与结果不符的(途中灰色-)脉冲被抑制。最终符合样本分类结果的脉冲被输出,模型达到了预期效果。
            学习的过程中麻烦了学长很多。。先写到这里待更吧。
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    最近了解了一下脉冲神经网络(Spiking Netrual Network, SNN)在Event Camera中的一些应用。在此稍作整理。由于本人对神经网络了解不多,难免存在理解错误,欢迎大家积极指正。转载请注明出处 1. 脉冲神经网络 ...
  • 脉冲神经网络简介

    千次阅读 2019-06-03 17:23:24
    脉冲神经网络学习笔记(综述) https://blog.csdn.net/sadfassd/article/details/78637718 PSD算法: https://blog.csdn.net/sadfassd/article/details/78463966 脉冲神经网络基础性知识 ...
  • 脉冲神经网络BP

    2021-05-25 11:11:00
    普通神经网络的BP算法中间过程它都是可以用公式表示的所以它可以写出它的导数,而脉冲神经网络的反向传播算法,它中间因为有脉冲发放这个机制,所以它无法用公式表示,从而求不出它的导数。所以我们需要通过线性假设...
  • SNN综述(1):深度脉冲神经网络

    万次阅读 多人点赞 2020-07-02 09:08:11
    生物可解释的脉冲神经网络综述 作者:Aboozar Taherkhani, Ammar Belatreche, Yuhua Li, Georgina Cosma, Liam P. Maguire, T.M. McGinnity 译者:TianlongLee 时间:2020 原文链接:A review of learning in ...
  • 行业分类-物理装置-一种应用于脉冲神经网络的输入脉冲编码方法.zip
  • Spiking-YOLO:脉冲神经网络高效的目标检测

    千次阅读 热门讨论 2020-06-10 13:34:42
    Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection |AAAI 2020 Spiking-YOLO:脉冲神经网络高效的目标检测AbstractIntroduction相关工作DNN-to-SNN conversion目标检测MethodsChannel-...
  • 类脑运算--脉冲神经网络(Spiking Neural Network)叙述

    千次阅读 多人点赞 2020-04-28 02:33:25
    我准备继续更新以下内容: SNN的发展现状以及已经出现的应用 类脑传感器:动态视觉传感器Dynamic sensor和人工耳蜗:silicon cohlear 实例教学:基于SNN的手写数字识别 实例教学:基于卷积脉冲神经网络的物体识别 ...
  • 脑机接口研习社公众号即将开通机器学习专栏,从本篇文章开始,将介绍如何利用Bindsnet-Python包模拟脉冲神经网络(SNN)。 一、脉冲神经网络(SNN)简介 首先,我们来看什么是人工神经网络。 人工神经网络...

空空如也

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脉冲神经网络编码