第三代神经网络:脉冲神经网络 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...
神经元可以接收来自其他神经元的输入,如果输入足够强,则将信号发送到下游神经元。神经元之间的信号传输通常由一种称为神经递质的化学物质进行。神经元内(从树突到轴突末端)的信号传输是通过静息膜电位的短暂逆转(称为动作电位)进行的。当神经递质分子与位于神经元树突上的受体结合时,离子通...
神经元的行为与输入的时间特性密切相关,一组脉冲如果在短时间内连续到达,可以触发神经元的脉冲;但是同样数量的一组脉冲如果在较长时间内分散到达,那么膜电压的漏电效应便不会产生脉冲。 HH模型精确地描绘出膜电压的生物特性,能够很好地与生物神经元的电生理实验结果相吻合,但是运算量较高,难以实现大规模神经网络的实时...
来到北大医院疼太原医院疼痛科就诊后,北大专家林增茂教授、疼痛科李瑞婷主任在详细了解病情、查体、各项检查后,为患者制定了“超声引导下臂丛神经脉冲射频调控术”的治疗方案。 脉冲射频是一种神经调控技术,它可以发放可控的高电压电流,通过在治疗区域产生脉冲式...
在神经系统中,大部分的神经脉冲,是由一个或多个其他神经脉冲引起的。神经脉冲的刺激,有可能成功也有可能不成功(即有个阈值,现代的说法),如果失败了,沿着轴突并不会产生扰动的传导。如果成功了,扰动就会形成一种标准的形式,并沿着轴突传导。 我们看一下这一机制的数字性质。神经脉冲可以看做是二值符号,无脉冲时表...
前者，让脉冲神经元模型的表达能力在理论上高于基于传统人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的人工神经元模型；后者，让脉冲神经元具有脉冲驱动的计算特征。当脉冲神经网络运行在神经形态芯片上时，只有在输入脉冲信号的时候，才会触发稀疏计算。否则，神经元就会处于静息状态。因此，要想实现低功耗的神经形态，...
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。
在最近的一项研究中，来自孟买理工学院的研究者实现了超低功耗人工神经元，允许 SNN 排列更紧凑。论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9782075 新研究实现 5000 倍的每个脉冲能量降低 就像大脑中的神经元，超出能量阈值会出现脉冲信号，SNN 依赖于人工神经网络，其中电流源为 leaky 电容器充电，直到达到...
将进化算法与脉冲神经网络有机结合起来,研究者开辟了进化脉冲神经网络(evolutionary spiking neural network)的研究领域,以提高对复杂问题的求解能力。进化脉冲神经网络可以作为自适应系统的一种一般性框架,在没有人为干预的情况下系统自适应调整神经元的参数、连接权值、网络结构和学习规则。