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题名脉冲神经网络:模型、学习算法与应用
被引量：20
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作者
程龙
刘洋
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机构
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
中国科学院大学
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期923-937,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(61422310
61633016
+1 种基金
61370032)
北京市自然科学基金项目(4162066)
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文摘
脉冲神经网络是目前最具有生物解释性的人工神经网络,是类脑智能领域的核心组成部分.首先介绍各类常用的脉冲神经元模型以及前馈和循环型脉冲神经网络结构;然后介绍脉冲神经网络的时间编码方式,在此基础上,系统地介绍脉冲神经网络的学习算法,包括无监督学习和监督学习算法,其中监督学习算法按照梯度下降算法、结合STDP规则的算法和基于脉冲序列卷积核的算法3大类别分别展开详细介绍和总结;接着列举脉冲神经网络在控制领域、模式识别领域和类脑智能研究领域的应用,并在此基础上介绍各国脑计划中,脉冲神经网络与神经形态处理器相结合的案例;最后分析脉冲神经网络目前所存在的困难和挑战.
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关键词
脉冲神经网络
脉冲神经元模型
学习算法
STDP规则
类脑智能
神经形态处理器
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Keywords
spiking neural network
spiking neuron model
learning algorithm
STDP rule
brain-inspired intelligence
neuromorphic processor
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名智能时代的脑科学与类脑智能研究
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作者
张旭
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机构
中国神经科学学会
广东省智能科学与技术研究院
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出处
《中国科学院院刊》
CSCD
北大核心
2024年第5期840-850,共11页
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基金
国家自然科学基金(32192413、32030050)
广东省重点领域研发计划(2023B0303010002)
广东省高水平创新研究院项目(2021B0909050004)。
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文摘
以智能科技为核心技术、智能算力为生产力的智能时代再次把脑科学推向世界科学与技术前沿。脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质和规律的科学。对神经系统结构和功能联结规律进行全面解析将最终绘制成脑功能联结图谱,近10多年来神经科学研究致力于系统性地解析神经系统的神经元类型和神经结构连接,在单细胞转录组分析、神经网络结构示踪等技术推动下取得了阶段性进展。解析人类大脑这一最为复杂的信息和智能系统,会启迪类脑智能理论和类脑智能技术,即脑科学/神经科学启发的智能理论和技术。在智能时代,脑科学研究的多学科交叉研究范式促使脑机接口、类脑智能计算等类脑智能研究领域加入脑科学。脑机接口的神经解码和编码技术为绘制人脑功能神经网络图谱提供了重要的功能研究技术和方法,并且可探索在脑疾病临床诊治上的应用。类脑计算正成为脑科学研究的一种新范式,借鉴脑处理信息和学习的基本原理发展高能效、高速和智能的新型类脑计算系统,利用发展的类脑计算系统可以加速发展脑模拟和数字大脑,促进理解大脑运行机制和治疗脑疾病,发展数字脑科学和脑医学。新近出现的脉冲神经网络智能处理器为构建大规模类脑智能计算系统奠定了基础,未来类脑超级算力极可能超过人类大脑算力,影响智能科技变革和人类社会发展。
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关键词
神经科学
脑成像
脑功能神经网络图谱
脑机接口
类脑智能
类脑计算
脉冲神经网络芯片
类脑处理器(BPU)
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Keywords
neuroscience
brain imaging
brain connectivity map
brain-computer interface
brain-inspired intelligence
brain-inspired computing
spiking neural network processor
brain-inspired processor(BPU)
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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