它们分别是前馈型脉冲神经网络(feed-forward spiking neural network)、递归型脉冲神经网络(recurrent spiking neural network)和混合型脉冲神经网络(hybird spiking neural network)。 1. 前馈型脉冲神经网络 在多层前馈脉冲神经网络结构中,网络中的神经元是分层排列的,输入层各神经元的脉冲序列表示对具体问题输入数据的...
在神经网络的演进历程中，脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）如同第三波浪潮，它借鉴了生物神经元的运作机制，赋予了计算模型时间维度。相较于第一代的感知器和线性结构，以及第二代的多层感知器（MLP）的解决线性问题能力，SNN引入了脉冲信号而非连续值，更贴近生物大脑的工作模式。尽管训练的挑...
本文深入解读了脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)这一第三代神经网络模型，它在生物学模拟上具有显著优势。不同于第一代感知器和第二代BP神经网络，SNN引入时间概念，更接近生物大脑的工作原理。SNN采用离散的脉冲信号进行计算，而非连续的值，以Leaky Integrate-And-Fire (LIF)模型为代表，强调...