第三代神经网络,脉冲神经网络 (Spiking Neural Network,SNN) ,旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距,使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算,更接近生物神经元机制。脉冲神经网络与目前流行的神经网络和机器学习方法有着根本上的不同。SNN 使用脉冲——这是一种发生在时间点上的离散事件——而非常见的连续值。每...
第一代神经网络:感知机,第二代神经网络:ANN,第三代神经网络:脉冲神经网络。由于DCNN采用基于速率的编码,所以其硬件实现需要消耗更多的‘能量’。SNN中每个神经元最多使用一个脉冲,而大多数神经元根本不放电,导致能量消耗最小。 Spike-YOLO:SNN在目标检测上的首次尝试: 初识CV:Spiking-YOLO:脉冲神经网络在目标检测上...
QKFormer:史上最强脉冲神经网络 (Spiking Neural Network,SNN),性能超越Swin Transformer! The Key 鹏城实验室 网络智能研究部职员 论文链接:QKFormer: Hierarchical Spiking Transformer using Q-K Attention代码链接:https://github.com/zhouchenlin2096/QKFormer一、Hig… ...
脉冲神经网络——高效的目标识别 论文名:Spiking Deep Convolutional Neural Networks for Energy-Efficient Object Recognition 中文名:脉冲卷积神经网络做高效的目标识别 摘要 深度神经网络(如CNN)已经在处理复杂的视觉问题(如目标识别)上展示了巨大的潜力。基于SNN的结构展示了…阅读全文 赞同32 14 条...
脉冲神经网络(SNN)是一种神经网络模型,它以脉冲信号作为基本信息传递方式,模拟生物神经元的放电过程。与传统的神经网络相比,SNN具有更高的生物真实性、并行处理能力和节能性能。SNN的神经元通过接收来自其他神经元的脉冲信号,在一定的触发条件下产生自己的脉冲信号,从而实现信息的传递和处理。 模型建立建立SNN模型需要...
为了简单起见,我们假设网络每一层神经元的数量都为M个,网络深度为L层。那么ANN大致需要LM^2次乘法,LM^2次加法和LM次ReLU来得到最终的输出。相比之下,SNN在最坏情况下(每层,每个神经元,每个时刻都发放脉冲)需要TLM^2次加法。然而,实际中神经元的发放脉冲的概率是很低的,因此在时间步长T不是很大的情况下,SNN...
SNN概述 定义脉冲神经网络(SNN)是一种模拟生物神经元行为的神经网络模型。在SNN中,信息以脉冲形式传递,神经元通过发放或抑制脉冲来传递信号。与传统的神经网络不同,SNN的神经元之间的连接具有时间依赖性,即神经元的输出取决于其过去的状态。此外,SNN的神经元具有异步性,即它们可以在不同时刻独立地发放脉冲。这些特性...
所以,如果我们要在计算机中实现SNN该怎么做呢?那当然是:以ANN的框架为基础(比如我们需要考虑到神经元的设计,前向传播和反向传播的过程),再通过模拟生物神经网络中的工作机制,去搭建我们的SNN。没听懂这句话不要紧,慢慢往下看,你自然就懂啦。 这章可能会有一丢丢难,但是千万也不要把SNN想的太复杂就直接开溜了...
在本教程的最后,将实现一个基本的监督学习算法。我们将使用原始静态MNIST数据集,并使用梯度下降训练多层全连接脉冲神经网络来进行图像分类。 1. snn的循环表示 在之前的教程中,我们推导出了一个泄漏的LIF神经元的递归表示: (1)U[t+1]=βU[t]⏟decay+WX[t+1]⏟input−R[t]⏟reset其中输入突触电流被...