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...
4. ANN向SNN的转化 由于脉冲神经网络的训练算法不太成熟,一些研究者提出将传统的人工神经网络转化为脉冲神经网络,利用较为成熟的人工神经网络训练算法来训练基于人工神经网络的深度神经网络,然后通过触发频率编码将其转化为脉冲神经网络,从而避免了直接训练脉冲神经网络的困难。 4.1 CNN转化为SNN 对原始的CNN进行训练,将...
第三代人工神经网络, 由离散脉冲(尖峰)时间序列作为输入/输出的神经元模型构成,模拟了实际生物神经网络中的独特机制,避免了第二代传统深度神经网络的缺陷,因而具有信息高效处理的强大潜力。 管理 简介 讨论 精华 等待回答 切换为时间排序 在人工神经网络(ANN)转换成脉冲神经网络(SNN)中都是基于加法或者减法的...
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...
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...
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...
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...
针对脉冲数据深度估计的SNN主干网络设计缺失。事件相机生成的是具有超高时间特性的二元不规律数据结构中的连续脉冲流。SNN适用于事件相机数据集,并通过利用ANN的高级架构(如类似ResNet的SNN和脉冲递归神经网络[16, 17, 18, 19])来提高深度估计性能。基于自注意力机制来捕捉图像/视频中的长距离依赖关系,尤其是空间时间...