科学家为脉冲神经网络引入新架构，为超大模型奠定基础 神经形态计算是一种类脑计算范式，一般是指在神经形态芯片上运行脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）。本质来讲，神经形态计算，是一种由算法驱动硬件的设计范式。凭借低功耗的优点，神经形态计算也被认为是替换传统 AI 的“潜力股”。对神经形态计算的理解...
它们分别是前馈型脉冲神经网络(feed-forward spiking neural network)、递归型脉冲神经网络(recurrent spiking neural network)和混合型脉冲神经网络(hybird spiking neural network)。 1. 前馈型脉冲神经网络 在多层前馈脉冲神经网络结构中,网络中的神经元是分层排列的,输入层各神经元的脉冲序列表示对具体问题输入数据的...
应用在脉冲神经网络的最常见的学习方法是依赖脉冲时间的可塑性(Spiking Time Dependency Plastic),以下简称STDP。 STDP权重改变量曲线 这是一种解释神经细胞的突触如何建立的理论,STDP理论认为,突触的权重改变量依赖输入输出脉冲时间间隔,如上图的实验结果所示,横轴为脉冲时间间隔,纵轴为权重改变量,一般拟合为双曲的指数...
综上所述,脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)作为第三代神经网络技术,有着非常突出的特点与优点,但同时其发展也充满了挑战。 尽管当前脉冲神经网络的发展远不成熟且充满争议,但其研究热度仍然高涨,各大IT巨头也都纷纷将其划入自己当前的战略部署之中。
脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)基础知识概述 Lrix 写在前面:本人读研期间有幸在某专注于脉冲神经网络(SNN)的公司担任算法工程师实习生,练习时长一年半。开始接触深度学习和SNN的时候也很迷茫,很多的讲脉冲神经网络的期刊和书籍都比较晦涩难懂,看得让人直… ...
计算是一种类脑计算范式,一般是指在神经形态芯片上运行脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)。 本质来讲,神经形态计算,是一种由算法驱动硬件的设计范式。凭借低功耗的优点,神经形态计算也被认为是替换传统 AI 的“潜力股”。 对神经形态计算的理解应当从系统层面展开,不应该孤立地只看算法、或者只看硬件。
神经形态计算是一种类脑计算范式,一般是指在神经形态芯片上运行脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)。 本质来讲,神经形态计算,是一种由算法驱动硬件的设计范式。凭借低功耗的优点,神经形态计算也被认为是替换传统 AI 的“潜力股”。 对神经形态计算的理解应当从系统层面展开,不应该孤立地只看算法、或者只看硬...
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。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。每个峰值由代表生物过程...
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...