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一种改进的基于STDP规则的SOM脉冲神经网络 被引量：3
1
作者 王蕾 王连明 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期52-56,共5页
将脉冲神经网络的高效处理能力与自组织映射神经网络相结合,构造了一种基于突触可塑性(STDP)规则的SOM脉冲神经网络模型.该网络将输入和权值用脉冲发放时间编码,符合生物信息处理机制.用STDP规则调整权值,不需要通过学习率控制收敛速度... 将脉冲神经网络的高效处理能力与自组织映射神经网络相结合,构造了一种基于突触可塑性(STDP)规则的SOM脉冲神经网络模型.该网络将输入和权值用脉冲发放时间编码,符合生物信息处理机制.用STDP规则调整权值,不需要通过学习率控制收敛速度,缩短网络训练时间.使用欧氏距离的平方计算权值和样本之间的相似度,与欧氏距离法相比简化了计算,便于硬件实现.基于MATLAB仿真平台,用该网络对UCI机器学习数据库中Iris数据集进行聚类后精度达到93.33%,比传统的SOM、K-means等聚类方法更具有优越性. 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 脉冲神经网络 stdp学习规则 聚类
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基于STDP学习规则的视网膜神经回路的特性 被引量：3
2
作者 杨师华 刘深泉 +1 位作者 詹飞彪 张晓函 《动力学与控制学报》 2019年第2期127-135,共9页
基于视网膜的生理解剖结构,构建了包括视锥细胞、水平细胞、双极细胞、AII无长突细胞、神经节细胞、外侧膝状体核和ON通路与OFF通路的视网膜神经回路模型,并在神经节细胞层和外侧膝状体核层的突触连接中引入STDP(Spike-Timing Dependent... 基于视网膜的生理解剖结构,构建了包括视锥细胞、水平细胞、双极细胞、AII无长突细胞、神经节细胞、外侧膝状体核和ON通路与OFF通路的视网膜神经回路模型,并在神经节细胞层和外侧膝状体核层的突触连接中引入STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity)学习规则,通过添加单一图形刺激和交替图形刺激,比较神经节细胞和外侧膝状体核的电位发放、发放频率以及两者之间突触权重的变化,研究视网膜神经回路的信息传递特性.结果表明:构建的神经回路模型可有效地将光照强度信息转化为发放时序频率信息,且表现出生物视网膜的信息结构特性;STDP学习规则的引入使得外侧膝状体核层接收了相应的刺激模式并学习记忆了这种模式,且ON通路和OFF通路表现出学习独立性;STDP学习规则可以对交替出现的图形刺激,在突触权重的空间分布上进行叠加,且重叠部分的学习效果更加显著. 展开更多
关键词 视网膜 突触 stdp学习规则 神经回路 发放序列 模式
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考虑STDP学习律的树突整合型神经元网络的放电同步 被引量：1
3
作者 曹金凤 杨梅晨 +1 位作者 韩芳 王直杰 《动力学与控制学报》 2020年第1期56-62,共7页
生物神经网络的同步被认为在大脑神经信息的处理过程中发挥了重要作用。本文以树突整合型(DHH)神经元网络为研究对象,在网络中考虑脉冲时间依赖可塑性(STDP)学习律,分析网络连接概率、外部扰动以及STDP学习律对网络同步性的影响。研究... 生物神经网络的同步被认为在大脑神经信息的处理过程中发挥了重要作用。本文以树突整合型(DHH)神经元网络为研究对象,在网络中考虑脉冲时间依赖可塑性(STDP)学习律,分析网络连接概率、外部扰动以及STDP学习律对网络同步性的影响。研究结果表明,STDP学习律对网络同步的影响不仅与连接概率有关,也与外部扰动有关。在兴奋性神经元网络中,连接概率增大可以增强网络的同步,外部扰动增大会减弱网络的同步,且在较大的外部扰动下STDP学习律对网络同步特性的增强作用减弱;而在抑制性DHH神经元网络中,连接概率增大,也可以增强网络的同步,且在较大的连接概率下,外部扰动增大,可以增强网络的同步,而STDP学习律对网络同步的增强作用也更加明显。 展开更多
关键词 树突整合 stdp学习律 同步
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