本文将对SNN在目标检测方面的研究进行综述。 1. SNN简介 1.1 SNN概述 脉冲神经网络(Spiking NeuralNetwork,SNN)是一种模拟神经脉冲传输的神经网络模型,其模拟神经元之间的离散信号传递和突触间的时域关系,更接近于生物神经网络的工作方式。 1.2 SNN的特点 与传统的神经网络相比,SNN有以下几个特点: -稀疏编码:SNN...
对于神经信息的脉冲序列编码问题,借鉴生物神经元的信息编码机制;研究者提出了许多脉冲神经网络的脉冲序列编码方法。例如,首脉冲触发时间编码方法、延迟相位编码方法、群体编码方法等。 三、脉冲神经网络的学习算法 学习是人工智能领域的核心问题,对于SNN来说,基于脉冲时间层次的学习方法研究,对于通过理论模型来验证生物神经系...
未来,SNN在目标检测领域的研究将会更加深入,相信其在该领域的应用潜力将会得到更好的发挥。 结语 作为新兴的脉冲神经网络模型,SNN在目标检测任务中展现出了巨大的潜力。随着研究者们对SNN模型的不断优化和改进,相信它将会在目标检测领域发挥重要的作用,为该领域的发展带来全新的机遇与挑战。希望本篇综述能够对读者了解...
从这个综述中也可以看出,目前主流的SNN结构和学习方法都是偏向于传统的前馈+反向传播算法进行全局学习。这也是可以理解的,因为包括STDP在内的诸多局部学习算法,目前而言还没有在全局进行学习调整的能力。可是我自认为SNN未来的出路,仍然在于前馈以外的复杂连接。既然开辟了新的领域,就应当去做一些传统深度网络所做不到的...
SNN综述(2):生物可解释的脉冲神经网络 技术标签:Review类脑智能SNN脉冲神经网络综述脉冲模式识别 Biologically Plausible Spiking Neural Networks 作者:Aboozar Taherkhani, Ammar Belatreche, Yuhua Li, Georgina Cosma, Liam P. Maguire, T.M. McGinnity 译者:TianlongLee 时间:2020 原文链接:A review of ...
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近期,清华大学类脑计算研究中心赵蓉教授团队和施路平教授团队合作在《国家科学评论》(National Science Review, NSR)发表了关于混合神经网络(Hybrid Neural Network, HNN)的系统性综述,从起源、概念、构建框架到支撑系统,全面阐述了HNN的发展脉络与未来方向。
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