脉冲神经网络的监督学习算法研究综述

发布时间：2024-02-29 09:05

　　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.

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【部分图文】：

图2阶神经元模型突触延时灰色为兴奋神经元，绿色为抑制神经元

放脉冲，横坐标表示时间轴坐标表示归一化幅度，我们将阈值限定在0.5，发现在外界周期性的刺激下产生了周期性的膜电位变化方式。5.STDP模型STDP的不对称窗口可以用来完成突触之间的合作与竞争问题，还可以用来控制突触后的脉冲发射时间，甚至可以用作抑制兴奋性循环。STDP的存在保证了....