Nov, 2016

循环尖峰神经网络中的时空动态和可靠计算

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TL;DR本研究发现通过距离依赖性连接概率，可以克服兴奋性和抑制性尖峰神经元随机连接网络在进行计算时的不可靠性。在此基础上建立的空间扩展尖峰神经元网络可以展现出对称性破缺分岔现象，并能生成可进行动力学计算的时空模式。
spiking neuronsneural variabilitycomputationdistancesymmetry-breaking bifurcations
发现论文，激发创造
  • 短期突触可塑性脉冲神经元形成更优秀的生成网络

    本文提出利用短期可塑性为脉冲神经网络提供与非脉冲神经网络不同的计算优势，并使用节约的局部突触可塑性模拟温度相关技术来解决网络计算困难性问题。这些网络在处理生成任务时表现出出色性能，在任务不平衡的情况下，它们甚至可以胜过传统算法。

    Sep, 2017

  • 使用发放速率动态训练脉冲模型神经元的循环网络

    本文介绍了一种训练脉冲神经网络的方法，通过结合使用连续模型网络和脉冲模型神经元，使其能够自主产生动态模式，并模拟生理数据，这提供了一种新的方法用于训练脉冲神经网络，并探讨了神经系统中表示和计算的重要问题。

    Jan, 2016

  • 神经生物学中的时空模式：未来人工智能概述

    本文旨在研究计算模型对处理脑组织中复杂连接模式的作用，我们找到了几类计算模型可以有效探索多尺度时空领域中异质性神经元相互作用和复杂网络连接带来的潜在功能性和后果。

    Mar, 2022

  • 基于成对相关性预测神经活动的时空模式

    本研究基于最大熵理论和马尔可夫假设，以模型为基础实现了对分布式脉冲活动中人口模式出现的预测，并成功优于只考虑成对相关性的伊辛模型。同时，实验数据表明这种方法也适用于慢波睡眠等过程的分析。

    Mar, 2009

  • 利用传统循环神经网络进行基于脉冲的计算

    本文中，我们尝试一种对称方法：我们通过修改一种易于训练的循环神经网络的动力学来使其基于事件。这种新型 RNN 单元，称为 Spiking Recurrent Cell，因此使用事件即 spike 进行通信，同时可完全区分化。因此，可以使用基本反向传播来训练任何由该 RNN 单元组成的网络。我们展示了这种新的网络在 MNIST 基准测试及其变体 Fashion-MNIST 和 Neuromorphic-MNIST 中可以达到与其他类型的脉冲网络可比较的性能，并且这个新单元使得深度脉冲网络的训练成为可能。

    Jun, 2023

  • 利用神经元和突触滤波器动态特性在深度脉冲神经网络的时空学习中实现利用

    提出一种训练算法，将 SNN 作为无限脉冲响应（IIR）滤波器的网络，以学习 SNN 的时空模式，并构建用于合成和公共数据集的联想记忆和分类器，其准确度优于最先进的方法。

    Feb, 2020

  • 脉冲神经网络 -- 第二部分：检测时空模式

    本文从认知神经科学方面入手，分析了 Spiking Neural Networks 这种新型生物神经样本学习 / 数据处理模型在模型、训练算法上面的优点和缺点，其中使用了概率模型和时间反向传播算法解决了部分难点，最后在神经元数据集上进行了对比实验.

    Oct, 2020

  • 通过本地节律稀疏脉冲网络

    本文通过使用局部信息演示了脉冲神经网络如何防止传输近似于零的数据，从而在保持准确性的同时减少了通信和计算所需的能量，并展示了生物观察到的脉冲节律的新应用。

    Apr, 2023

  • 适应时间：自然为何演化出多样的神经元

    通过改变丰富的时间参数，如时间常数和延迟，我们展示了网络在处理具有时间结构的任务时更加轻松和稳健的能力，并且在处理输入和权重中的噪声时，调整时间参数的优势将在神经形态学硬件设计中发挥作用。

    Apr, 2024

  • SuperSpike: 多层脉冲神经网络中的监督学习

    本研究基于神经脉冲网络中的超级脉冲非线性电压三因素学习规则，探究了不同信用分配策略对多层神经网络的表现，可促进神经脉冲网络的学习和计算方式的理解。

    May, 2017