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...
应对于经典人工神经网络应用下所产生的电能效率的瓶颈, 近年来人工智能领域的出现了对于更接近生物神经动力学的尖峰神经网络(Spiking Neuron Network, SNN)的更多的应用尝试。 不同于经典人工神经网络(Artificial neural network, ANN),SNN下的信息被编码于各个神经元产生的尖峰列(spike train)中。此外,SNN下各个神经元...
引言</在人工智能的进化历程中，一种新兴的神经网络架构——脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNN），正以其独特的生物灵感，挑战着传统人工神经网络（ANN）的局限。SNN的设计灵感源自生物神经元的工作原理，它以脉冲形式在时间维度上传递信息，显著节省能源，为离散事件处理开辟了新路径。工作原理揭示...
SNN由海德堡大学和伯尔尼大学研究人员首次提出，作为一种快速和节能的技术，使用尖峰神经形态基质进行计算。SNN中的神经元只有在接收或发出尖峰信号时才处于活跃状态。当膜电位达到阈值时，神经元就会发射信号。尖峰神经元在时间维度上进行计算，不连续传输信息，使其在处理离散事件方面优于传统神经网络。SNN机制...
SNN implementations are an active area of research and development, both in academia and companies. Some implementations are more brain-like than others. The simplest mathematical models and hardware implementations that can capture these most basic behaviors are “integrate and fire” models. A neu...
2.1 Robustness of Spiking Neural Networks 脉冲表征的概念是SNN与ANN不同的地方。通常,输入被编码为序列(T × N0),其中T表示时间步骤的总数,N0表示输入节点的数量。SNN中的神经元,就像ANN一样,接收前一层输出的线性组合。泄漏-集成-发放(LIF)机制导致了SNN的非线性特性。总体而言,在时间步骤t(t=1,2,···...
SNN is the third-generation neural network that is used to process complex spatiotemporal data, and it has become a hot research topic due to its event-driven and low-power characteristics. However, the propagation function of spiking neurons is usually non-differentiable, which prevents back ...
同时,我们发现SNN中的时间维度并没有提供太多独特的表征。我们还发现,浅层对时间维度不敏感,其中每个时间步骤中的表征都收敛在一起。 2 Related Work Spiking Neural Networks (SNNs).SNN因构建低功耗智能而日益受到关注。通常,获得高性能的SNN算法可以分为两类:(1) ANN-SNN转换(Rueckauer et al., 2016; 2017...
TCJA-SNN: Temporal-Channel Joint Attention for Spiking Neural Networks 论文链接:ieeexplore.ieee.org 【转载自:】开思通智网--- “一起来o站,玩转AGI!” 【官网:】https://www.opensnn.com/ 【原文链接:】https://www.opensnn.com/os/article/10000939...
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。