科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着深度学习在训练成本、泛化能力、可解释性以及可靠性等方面的不足日益突出,类脑计算已成为下一代人工智能的研究热点。脉冲神经网络能更好地模拟生物神经元的信息传递方式,且具有计算能力强、功耗低等特点,在模拟人脑学习、记忆、推理、判断和决策等复杂信息方面具有重要的潜力。本文对脉冲神经网络从以下几个方面进行总结:首先阐述脉冲神经网络的基本结构和工作原理;在结构优化方面,从脉冲神经网络的编码方式、脉冲神经元改进、拓扑结构、训练算法以及结合其他算法这5个方面进行总结;在训练算法方面,从基于反向传播方法、基于脉冲时序依赖可塑性规则方法、人工神经网络转脉冲神经网络和其他学习算法这4个方面进行总结;针对脉冲神经网络的不足与发展,从监督学习和无监督学习两方面剖析;最后,将脉冲神经网络应用到类脑计算和仿生任务中。本文对脉冲神经网络的基本原理、编码方式、网络结构和训练算法进行了系统归纳,对脉冲神经网络的研究发展具有一定的积极意义。
-
单位信息工程大学
