脉冲神经网络原理及应用(蔺想红,王向文 著)思维导图
简述神经网络原理与应用的区别
简述神经网络原理与应用的区别1. 神经网络原理神经网络原理指的是神经网络的工作原理和基本构成。
神经网络是一种模仿人脑神经系统构造和工作机制的计算模型，由多个神经元（独立的处理单元）以及它们之间的连接构成。
神经网络通过学习输入和输出之间的关系，以实现模式识别、分类、回归、聚类等任务。
其基本原理包括前向传播、反向传播等。
神经网络原理的主要特点如下： - 并行处理：神经网络中的多个神经元可以同时进行计算，提高了计算效率。
- 自适应学习：神经网络可以通过学习样本数据自动调整网络参数，逐渐提高性能。
- 非线性映射：神经网络可以通过非线性函数处理非线性关系的输入数据。
- 容错能力：神经网络可以容忍输入数据的噪声和干扰，提高了其稳定性。
- 高度连接：神经网络中的神经元间存在大量连接，可以处理复杂的关系。
2. 神经网络应用神经网络应用指的是将神经网络原理用于解决实际问题的过程。
神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等。
神经网络应用的主要过程包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：对输入数据进行清洗、归一化等处理，以提高神经网络的训练和预测效果。
2. 模型构建：选择适当的神经网络结构和算法，设计网络的输入、隐藏层和输出。
3. 数据训练：使用标记的训练数据对神经网络进行训练，以调整网络参数和权重。
4. 模型评估：使用预留的测试数据对训练好的模型进行评估，判断模型的性能和准确率。
5. 模型应用：使用训练好的模型对新的输入数据进行预测或分类。
神经网络应用的优势在于其能够处理大量复杂的输入数据，并提取数据中的有用特征，从而实现更精确的预测和分类。
其在许多领域的应用也取得了很好的效果。
3. 神经网络原理与应用的区别神经网络原理和应用的区别主要体现在以下几个方面：3.1 目的不同•神经网络原理的目的是研究神经网络的工作原理和基本算法，探索其背后的数学和科学原理。
它主要关注神经网络的结构、连接方式和学习算法等。
神经网络的结构与工作原理
神经网络的结构与工作原理神经网络是一种模仿人类神经系统的人工智能模型。
它可以通过统计数据进行训练，实现很多人类能够完成的任务。
本文将为你介绍神经网络的结构与工作原理。
一、神经元神经网络的基本单位是神经元。
一个神经元通常包含输入节点、权重和一个激活函数。
输入节点接收来自其他神经元的信号，并在与权重相乘后经过激活函数转换为输出信号。
一个神经元可以连接到很多其他神经元，形成神经网络。
二、网络结构神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入信号，例如照片、语音等。
隐藏层是神经元的多层结构，负责处理输入层传递过来的信号。
输出层根据隐藏层的处理结果，输出对应的分类或数值预测。
在神经网络中，一般会采用前馈神经网络或循环神经网络。
前馈神经网络数据传输是单向的，从输入层到输出层；循环神经网络是一种有记忆功能的网络，它能够处理时序数据，输出结果还可以影响下一个时间步的输入。
三、反向传播在神经网络中，通常会用到反向传播算法。
它的基本思想是通过计算误差来更新神经网络的权重。
比如，当神经网络输出的结果与实际结果不一致时，我们可以计算出误差值，并反向传播到网络中，通过调整权重，提高神经网络的准确性。
反向传播的过程可以用链式法则理解。
在链式法则中，每一个神经元的误差会向前传递，更新对应的神经元权重。
四、激活函数激活函数是神经元中一个非常重要的组成部分。
它可以调整信号的强度，并在这个基础上产生输出。
当激活函数传递到另一个神经元时，它将被视为这一神经元的输入值。
常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等等。
五、神经网络的应用神经网络已经被广泛应用于很多领域，例如计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器人等。
在计算机视觉方面，神经网络被用于处理图像和视频中的目标检测、识别等任务；在自然语言处理方面，神经网络被用于词向量表示、机器翻译等任务。
六、总结神经网络是一种重要的人工智能模型，它的优点包括可解释性强、适应各种数据类型等。
脉冲神经网络研究进展综述
脉冲神经网络研究进展综述一、本文概述随着和机器学习的飞速发展，神经网络作为其中的核心组件，已经得到了广泛的研究和应用。
然而，传统的神经网络模型在处理复杂、动态和实时的任务时，由于其计算复杂度高、能耗大等问题，面临着巨大的挑战。
脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）作为一种新型的神经网络模型，以其独特的脉冲编码和传输机制，为解决这些问题提供了新的思路。
本文旨在全面综述脉冲神经网络的研究进展，包括其基本原理、模型设计、训练方法以及应用领域等方面。
我们将详细介绍脉冲神经网络的基本概念和脉冲编码机制，阐述其与传统神经网络的主要区别和优势。
然后，我们将回顾脉冲神经网络模型的发展历程，分析各种模型的特点和应用场景。
接着，我们将探讨脉冲神经网络的训练方法和学习机制，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
我们将展示脉冲神经网络在各个领域的应用实例，如图像识别、语音识别、机器人控制等，并展望其未来的发展方向。
通过本文的综述，我们希望能够为研究者提供一个清晰、全面的脉络，以了解脉冲神经网络的研究现状和发展趋势，为未来的研究提供有益的参考和启示。
我们也期望能够激发更多研究者对脉冲神经网络的兴趣和热情，共同推动这一领域的发展。
二、脉冲神经网络的基本原理脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是一种模拟生物神经网络中神经元脉冲发放行为的计算模型。
与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）不同，SNNs的神经元通过产生和传递脉冲（或称为动作电位）来进行信息的编码和传输。
这种模型更接近生物神经元的实际运作机制，因此具有更强的生物可解释性和更高的计算效率。
在SNNs中，神经元的状态通常由膜电位（Membrane Potential）来表示。
当膜电位达到某个阈值时，神经元会发放一个脉冲，并将膜电位重置为静息状态。
脉冲的发放时间和频率都可以作为信息的编码方式。
神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
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3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
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4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
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人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
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5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
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关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
神经网络中的脉冲卷积操作详解
神经网络中的脉冲卷积操作详解神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型，它通过学习和训练数据来实现人工智能的任务。
在神经网络中，卷积操作是一种重要的操作，它在图像处理、语音识别等领域被广泛应用。
而脉冲卷积操作则是一种特殊的卷积操作，它模拟了生物神经元的工作原理，具有一定的独特性和优势。
脉冲卷积操作是指在神经网络中，输入和卷积核之间通过脉冲信号进行传递和计算的过程。
与传统的卷积操作不同，脉冲卷积操作将输入和卷积核中的值转换为脉冲信号，通过脉冲的传递和计算来实现卷积运算。
这种方式更加贴近生物神经元的工作方式，可以更好地模拟和处理神经信号。
脉冲卷积操作的实现主要依赖于两个关键的组件：脉冲编码和脉冲传播。
脉冲编码是将输入和卷积核中的值转换为脉冲信号的过程，通常使用脉冲密度编码或脉冲位置编码来表示不同的数值。
脉冲传播是指脉冲信号在神经网络中的传递和计算过程，通过神经元之间的连接和相互作用来实现。
在脉冲卷积操作中，神经元的连接和权重起着重要的作用。
神经元之间的连接可以通过突触来实现，而突触的权重则表示了连接的强度和重要程度。
脉冲信号在神经网络中的传递和计算过程中，会根据突触的权重进行加权和调整，从而实现卷积运算。
这种方式可以更加灵活地处理不同的输入和卷积核，提高神经网络的适应性和泛化能力。
脉冲卷积操作在神经网络中的应用非常广泛。
在图像处理中，脉冲卷积操作可以用于图像的特征提取和边缘检测，通过脉冲信号的传递和计算来实现。
在语音识别中，脉冲卷积操作可以用于语音信号的分析和识别，通过脉冲信号的传递和计算来提取语音特征和识别语音内容。
尽管脉冲卷积操作在神经网络中具有一定的优势和独特性，但也存在一些挑战和限制。
首先，脉冲卷积操作的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
其次，脉冲卷积操作对输入和卷积核的表示方式有一定的要求，需要将其转换为脉冲信号进行处理。
此外，脉冲卷积操作的理论和实践研究仍处于起步阶段，还需要进一步的探索和发展。
脉冲神经网络
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proposed SNN structure and its behavior are described in Section IV, and the pattern classification results are presented in section V. Finally, section VI provides a summary and conclusion. II. H UDGKIN H UXLEY N EURON
Brain-inspired Pattern Classification with Memristive Neural Network Using the Hodgkin-Huxley Neuron
Amirali Amirsoleimani, Majid Ahmadi and Arash Ahmadi
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Value 6 1.8 0.015 Parameters ENA (V) EK (mV) EL (mV) Value 2.3 -240 212 Parameters CM (nF) Value 50
Fig. 2. (a) Hodgkin-Huxley membrane voltage for a 15 μA/cm2 stimulus current. (b) Sodium and potassium channel currents, with parameters taken from [9]. (c) Sodium and potassium channel currents versus membrane voltage. (d) Hodgkin-Huxley neuron state variables behavior.
脉冲神经网络基础性知识
脉冲神经⽹络基础性知识1、兴奋性突触与抑制性突触的作⽤是分别是神经元细胞膜电位的增加与减少。
2、现在流⾏的⼈⼯神经⽹络所使⽤的神经元模型（例如ReLU）都是第⼆代神经元模型。
它们主要⽤于处理模拟数值3、脉冲神经⽹络使⽤的第三代神经元模型，第三代神经元的构建是受⽣物真实性的启发，它能处理基于脉冲处理的信号4、脉冲神经⽹络的两个优势：1、计算效率⾼。
2、具有更强的⽣物真实性5、脉冲神经元因其本⾝具有时间的属性，所以更适合处理有关时序的输⼊信息6、脉冲神经元相对复杂，针对输⼊，它们能提供复杂的⾮线性映射，从理论上分析，针对⼀个复杂的任务，⼀个⼩型的⽹络就能解决该任务。
7、神经元模型中的参数表⽰的是膜时间常数，它与膜电压的衰减有关，越⼤，膜电压衰减的速度越慢8、从概念和计算的⾓度来看，与其他尖峰神经元模型相⽐，LIF模型相对简单，所以采⽤最⼴泛。
同时LIF模型有个优点就是该模型很容易通过硬件实现，⽽且运⾏速度很快。
9、SRM（Spike Response Model）是LIF模型的⼀个推⼴，它在神经元动⼒学中使⽤了核⽅法。
10、Hodgkin-Huxley(HH)模型是根据在乌贼⾝上的⼤量实验结果所构建的。
它是迄今为⽌最详细和最复杂的神经元模型，然⽽，该神经元模型的需要很⼤的计算量，因此该模型不适⽤于⼤型⽹络的仿真。
11、Izhikevich（IM）模型可以通过在神经元动⼒学⽅程中设置不同的参数，使神经元具有不同的功能（例如连续激发⼀系列脉冲或只发射⼀个脉冲）12、脉冲神经元本质上是为了处理和产⽣这种时空脉冲序列。
13、现在主流的认为神经元的编码⽅式有两种：1、速率编码（rate code）。
2、时间编码（temporal code）速率编码：在运动细胞中，⽀配肌⾁的⼒量完全取决于“脉冲发放率”，可以简单理解成单位时间的脉冲发放数量。
时间编码：是基于单个脉冲的精准时间，可以理解成他们时刻关注着外部的刺激，⼀般该种细胞存在在听觉系统或听觉回路中。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
第一讲神经网络基本原理ppt课件
人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。
神经网络基本原理ppt课件
中国石人油 脑神经系统的结构与特征
（2）高度并行性 人脑大约有1011～1012个神经元，每个神经元
又有103～105个突触，即每个神经元都可以和其他 103～105个神经元相连，这就提供了非常巨大的存 储容量和并行度。例如，人可以非常迅速地识别出 一幅十分复杂的图像。
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中国（石油3）分布式功能 人们通过对脑损坏病人所做的神经心理学研究，
细胞体是神经元的主体，胞体和树突表面是接受的 其他神经元传来的信号的主要部位。
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中国石油
神经元中的细胞体相当于一个初等处理器， 它对来自其他各个神经元的信号进行总体求和， 并产生一个神经输出信号。由于细胞膜将细胞体 内外分开，因此，在细胞体的内外具有不同的电 位，通常是内部电位比外部电位低。细胞膜内外 的电位之差被称为膜电位。在无信号输入时的膜 电位称为静止膜电位。当一个神经元的所有输入 总效应达到某个阈值电位时，该细胞变为活性细 胞（激活），其膜电位将自发地急剧升高产生一 个电脉冲。这个电脉冲又会从细胞体出发沿轴突 到达神经末梢，并经与其他神经元连接的突触， 9
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中国石油
（4）容错功能 容错性是指根据不完全的、有错误的信息仍
能做出正确、完整结论的能力。大脑的容错性是非 常强的。例如，我们往往能够仅由某个人的一双眼 睛、一个背影、一个动作或一句话的音调，就能辨 认出来这个人是谁。
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中国石油
（5）联想功能 人脑不仅具有很强的容错功能，还有联想
功能。善于将不同领域的知识结合起来灵活运用， 善于概括、类比和推理。例如，一个人能很快认 出多年不见、面貌变化较大的老朋友。
中国石油
神经网络
1
中国石油
人工神经网络（ ANN，Artificial Neural Network） 也简称为神经网络（NN），是由大量的简单处理单元 经广泛并行互连形成的一种网络系统。它是对人脑系统 的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
神经网络原理与应用第1讲：基础知识PPT课件
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模 型，它可以识别一些简单的
模式，但无法处理异或 （XOR）问题。
1974年，Paul Werbos提出 了反向传播算法，解决了感 知机模型无法学习异或问题
的问题。
2006年，加拿大多伦多大学 的Geoffrey Hinton等人提出 了深度学习的概念，开启了
权重更新是根据损失函数的梯度调整权重的过程，通过不断 地迭代优化，使神经网络逐渐接近最优解。权重更新的过程 通常使用梯度下降法或其变种进行。
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神经网络的类型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息从输入层开始，逐层向前传递，直 至输出层。
详细描述
前馈神经网络中，每一层的神经元只接收来自前一层的输入，并输出到下一层。 这种网络结构简单，易于训练和实现，常用于模式识别、分类和回归等任务。
利用神经网络进行游戏AI的决 策和策略制定，如AlphaGo
等。
02
神经网络的基本概念
神经元模型
总结词
神经元是神经网络的基本单元，模拟 生物神经元的行为。
详细描述
神经元模型通常包括输入信号、权重 、激活函数和输出信号等部分。输入 信号通过权重进行加权求和，经过激 活函数处理后得到输出信号。
激活函数
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神经网络的应用实例
图像识别
总结词
图像识别是神经网络应用的重要领域之一， 通过训练神经网络识别图像中的物体、人脸 等特征，可以实现高效的图像分类、目标检 测等功能。
详细描述
神经网络在图像识别领域的应用已经取得了 显著的成果。例如，卷积神经网络（CNN） 被广泛用于图像分类、目标检测和人脸识别 等任务。通过训练神经网络，可以自动提取 图像中的特征，并基于这些特征进行分类或 检测目标。这大大提高了图像识别的准确性
了解神经网络的基本原理和应用领域
了解神经网络的基本原理和应用领域神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和信息传递方式的计算模型。
它由一系列人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连并通过加权传递信号。
网络的结构可以是单层的，也可以是多层的。
神经网络的基本原理是通过训练集合，调整神经元之间的连接权重，以实现对输入数据的分类、识别或预测能力。
训练过程中，网络通过反向传播算法不断调整权重，优化模型的预测结果。
这种学习方式使得神经网络能够从无标签数据中学习到一定的规律和特征，从而能够进行准确的分类和预测。
神经网络的应用领域非常广泛，以下是一些常见的应用领域：1.图像识别：神经网络在图像识别方面有着广泛的应用。
通过训练神经网络模型，可以实现对图片中物体、人物等的自动识别。
例如人脸识别、车牌识别、病理图像分析等。
2.语音识别：语音识别是一种将语音信号转化为文字的技术。
神经网络在语音识别中有着重要的应用，例如自动语音助手、语音识别输入法等。
3.自然语言处理：神经网络在自然语言处理方面能够实现对文本的分类、情感分析、机器翻译等。
这一领域的应用包括智能客服、舆情监测、机器翻译等。
4.推荐系统：神经网络在个性化推荐系统中有着广泛应用，通过对用户行为数据的分析和学习，提供用户个性化的商品、信息或服务推荐。
5.金融预测：神经网络在金融领域中可以应用于股票市场预测、风险评估、信用评分等方面。
由于其强大的非线性拟合能力，能够较好地对复杂的金融数据进行建模和预测。
6.医学诊断：神经网络在医学领域中可以通过分析病人的医学数据，辅助医生进行疾病预测、诊断和决策支持。
例如肿瘤检测、心电图分析、疾病风险评估等。
除了上述应用领域，神经网络还可以用于语音合成、机器人控制、自动驾驶、电子游戏智能化等等。
随着神经网络算法的发展、计算能力的提高以及数据的蓬勃增长，神经网络在越来越多的领域得到了广泛的应用和深入的研究。
综上所述，神经网络作为一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，不仅有着广泛的应用领域，也在各行各业得到了越来越多的关注。
脉冲神经网络的监督学习算法研究综述_蔺想红
第 3
期
蔺想红： 脉冲神经网络的监督学习算法研究综述
［11 ］
பைடு நூலகம்
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式来看， 监督学习算法可分为离线学习和在线学习 ． 离线学习算法的特点是在应用学习规则进行学习时， 要求考虑网络中脉冲序列的所有脉冲发放时间， 以便 这类算法适 计算网络总体的误差及总的突触更新值， 用于静态数据的学习 ． 实际上， 现实世界中获取的时空 ［12 ］ 数据带有时间和空间特征 ， 时空数据一般表示为连 续的脉冲序列流， 要求学习算法对网络进行实时学习， 突触权值随着脉冲的输入过程进行动态的变化， 因此， 对于这类实时性任务的处理， 在线学习算法更加适合 ［13 ］ 与有效 ． （ 3 ） 学习规则的局部特性 ． 局部特性是指网络的学 习规则仅由突触前后神经元所发放的脉冲序列决定， 该特性表征监督学习算法的规模可扩展性 ． 一方面， 将 具有局部特性的监督学习算法应用于简单神经网络， 还是大规模神经网络， 突触权值的学习规则具有相同 的形式， 不随网络规模的变化而改变 ． 另一方面， 具有 局部特性的监督学习算法适合于并行结构的硬件系统 实现， 从而可对具体问题进行高效的求解 ． （ 4 ） 神经网络结构的适用性 ． 不同的监督学习算法 适用于不同的神经网络结构， 目前主要应用的拓扑结 多层前馈网络和递归网 构包括： 单神经元或单层网络， 络． 通常结构越复杂的脉冲神经网络对复杂问题的求 解更有效， 但对应监督学习算法的构造也更加困难 ．
脉冲神经网络的监督学习算法研究综述
蔺想红， 王向文， 张
摘 要：
宁， 马慧芳
（ 西北师范大学计算机科学与工程学院， 甘肃兰州 730070 ）
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 TP183 A 中图分类号： 文献标识码： 电子学报 UＲL： http： / / www． ejournal． org． cn 03722112 （ 2015 ） 03057710 文章编号： DOI： 10． 3969 / j． issn． 03722112． 2015． 03． 024
基于脉冲序列合成核的脉冲神经元在线监督学习算法
基于脉冲序列合成核的脉冲神经元在线监督学习算法蔺想红;李丹;王向文;张宁【摘要】Spiking neural network uses temporal coding for data processing,which is an effective tool for complex spatial and temporal information processing.In view of this,this paper applies multiple sequence composite kernel into the spiking sequence processing and proposes an online supervised learning algorithm.It uses accumulation and cumulative mechanisms for supervised learning and makes an experiment compared with online PSD algorithm based on single kernel.Experimental results show the better performance of the proposed algorithm.Especially in the performance of larger data sample,it can maintain this excellent performance more significantly.The results also show that the combination of multiple kernel functions can get more stable and efficient spiking sequence composite kernel representation.%脉冲神经网络使用时间编码的方式进行数据处理,是进行复杂时空信息处理的有效工具.为此,将多脉冲序列合成核引入脉冲序列处理过程,提出一种在线监督学习算法,采用累加和累积合成核机制进行实验学习,并与基于单一核函数的在线PSD算法进行比较.实验结果表明,该算法具有较好的学习性能,特别在数据样本较大时优势更为突出.同时结果也表明,通过多个核函数的组合可以获得更稳定高效的脉冲序列合成核表示.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2017(043)012【总页数】6页(P197-202)【关键词】脉冲神经元;在线学习;多脉冲序列核;卷积;监督学习【作者】蔺想红;李丹;王向文;张宁【作者单位】西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070;西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070;西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070;西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP18近年来的生物学研究表明,生物神经元之间通过脉冲序列来传递信息[1]。
脉冲神经网络图像分割的编码方法
脉冲神经网络图像分割的编码方法崔文博;蔺想红;徐满意【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(38)24【摘要】针对脉冲神经网络图像分割中的脉冲编码问题,基于Time-to-First-Spike编码策略提出2种编码方式:线性编码和非线性编码.线性编码方法采用从图像像素值到神经元脉冲发放时间的线性函数对应关系,而非线性编码方法采用Sigmoid函数的对应关系.应用2种方法对图像进行分割,实验结果表明,非线性编码方法的分割结果优于线性编码方法,分割图像具有更大的香农熵值,并且非线性编码方法在图像分割时具有更大的取值区间,更容易对参数进行选择,取得最佳的图像分割结果.%According to the difficulties of coding strategy of Spiking Neural Network(SNN) for image segmentation, two types of Time-to-First-Spike coding methods are proposed: linear coding and non-linear coding. Linear coding uses a linear function that realizes the corresponding relationship from pixel values to the spike times of the neurons, while non-linear coding uses corresponding relationship of Sigmoid function. Experimental results of image segmentation show that, the segmentation result using the non-linear coding is better than the result using the linear coding, and the segmentation image of non-linear coding has greater Shannon entropy. The method of non-linear coding is easier to select optimal parameters, and acquires the best segmentation result of image.【总页数】4页(P196-199)【作者】崔文博;蔺想红;徐满意【作者单位】西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070;西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070;西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于TTFS编码的脉冲神经网络图像分割方法 [J], 蔺想红;张宁;崔文博;冯丽霞2.基于神经元转换方法的混合卷积脉冲神经网络 [J], 李凌开;孔万增3.基于脉冲神经网络的智能小车的自动避障系统研究 [J], 陈维;陈靖宇4.基于脉冲神经网络的雷达辐射源调制类型识别 [J], 李伟;朱卫纲;朱霸坤5.基于自适应编码的脉冲神经网络 [J], 张驰;唐凤珍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。