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基于忆阻器的脉冲神经网络研究综述 被引量：3
1
作者 徐桂芝 姚林静 李子康 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期475-480,共6页
人工智能的快速发展对计算神经科学的计算速度、资源消耗和生物解释性提出了更高的要求。脉冲神经网络能够携带大量信息,实现对大脑信息处理方式的模仿。它的硬件化是实现其强大计算能力的重要途径,但也是极具挑战性的技术难题。忆阻器... 人工智能的快速发展对计算神经科学的计算速度、资源消耗和生物解释性提出了更高的要求。脉冲神经网络能够携带大量信息,实现对大脑信息处理方式的模仿。它的硬件化是实现其强大计算能力的重要途径,但也是极具挑战性的技术难题。忆阻器是目前功能最接近神经元突触的电子器件,能够以与生物大脑高度相似的脉冲时间依赖可塑性(STDP)机制响应脉冲电压,成为近几年研究构建脉冲神经网络硬件电路的热点。本文通过查阅国内外相关文献,对近几年基于忆阻器的脉冲神经网络的研究工作进行了深入了解和介绍。 展开更多
关键词 人工智能 脉冲神经网络 忆阻器 脉冲时间依赖可塑性机制
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基于注意力机制卷积脉冲神经网络的目标识别方法 被引量：1
2
作者 张军军 《计算机与数字工程》 2022年第9期1956-1961,共6页
针对传统人工神经网络因采用反向传播导致学习效率低、网络训练耗时长等问题,提出了一种基于注意力机制的卷积脉冲神经网络(Attention Mechanism-based Convolutional Spiking Neural Networks,AMCSNN),设计了一种高斯差分时序编码方法... 针对传统人工神经网络因采用反向传播导致学习效率低、网络训练耗时长等问题,提出了一种基于注意力机制的卷积脉冲神经网络(Attention Mechanism-based Convolutional Spiking Neural Networks,AMCSNN),设计了一种高斯差分时序编码方法将目标的视觉特征编码为脉冲序列,进而加入卷积注意力模块来提取高维特征,最后,采用无监督脉冲时序相关可塑性和有监督支持向量机相结合的方法进行目标学习和分类。在MNIST和Caltech数据集上的仿真实验表明,提出的AMCSNN网络具有较强的生物合理性优势,在保证识别率的同时,具有较高的学习效率和较短的网络训练耗时。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 脉冲时序相关可塑性 注意力机制 目标识别
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