基于脉冲序列核的脉冲神经元监督学习算法

发布时间：2017-06-16 09:08

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【摘要】：脉冲神经元应用脉冲时间编码神经信息,监督学习的目标是对于给定的突触输入产生任意的期望脉冲序列.但由于神经元脉冲发放过程的不连续性,构建高效的脉冲神经元监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.基于脉冲序列的核函数定义,提出了一种新的脉冲神经元监督学习算法,特点是应用脉冲序列核构造多脉冲误差函数和对应的突触学习规则,并通过神经元的实际脉冲发放频率自适应地调整学习率.将该算法用于脉冲序列的学习任务,期望脉冲序列采用Poisson过程或线性方法编码,并分析了不同的核函数对算法学习性能的影响.实验结果表明该算法具有较高的学习精度和良好的适应能力,在处理复杂的时空脉冲模式学习问题时十分有效.
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 脉冲神经元 监督学习 脉冲序列核 内积 脉冲序列学习
【基金】：国家自然科学基金(No.61165002,No.61363059) 甘肃省自然科学基金(No.1506RJZA127) 甘肃省高等学校科研项目(No.2015A-013)
【分类号】：TP181
【正文快照】： 1引言神经科学的研究成果表明,神经信息被编码为精确定时的脉冲序列,不仅仅是简单的脉冲发放频率[1].脉冲神经网络由更具生物真实性的脉冲神经元模型为基本单元构成[2],应用精确定时的脉冲序列表示与处理信息,是新一代神经网络计算模型.脉冲神经网络与基于脉冲频率编码信息的

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本文编号：454978