Jul, 2019

脉冲神经网络中的阿尔法突触函数时态编码：反向传播学习

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TL;DR本文提出了一种具有生物特征的尖峰神经网络模型，采用相对时间编码方案，使用 BPROP 算法进行监督式训练，并在 MNIST 数据集等分类任务中成功地训练了网络，结果表明该网络具有编码单个神经元时间信息的高计算能力，在视觉决策任务中取得了与人类决策类似的准确性 - 速度的平衡，为实现更复杂的具有生物启示的神经网络架构提供了有效的构建块。
spiking neural networktemporal codingsensory stimulibackpropagationbiologically-inspired neural architectures
发现论文，激发创造
  • 神经形态算法硬件协同设计用于时间模式学习

    本文介绍了一种针对 Leaky Integrate and Fire 神经元的高效训练算法，该算法能够训练 SNN 学习复杂的时空模式，并且通过与硬件结合的方式，展示了神经元和突触基于忆阻器的网络实现的原理及优点。

    Apr, 2021

  • 基于脉冲神经网络时间编码的监督学习

    本研究证明了在采用了时间编码方案的前馈脉冲网络中，网络输入 - 输出关系在几乎任何地方都是可微的，并且在变量转换后这种关系是分段线性的。此外，我们展示了通过该方法对项独立 MNIST 任务进行训练的结果，从而证明了训练人工神经网络的方法可以直接应用于训练这种脉冲网络。与基于速率的脉冲网络不同的是，我们所提出的网络的脉冲更为稀疏，且其行为不能直接由传统的人工神经网络来近似。这些结果强调了控制具有复杂时间信息的脉冲模式的脉冲网络行为的新方法。

    Jun, 2016

  • 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

  • 共同学习脉冲神经网络中的突触延迟、权重和自适应

    通过协同学习连接权重、神经元适应过程和突触传播延迟等生物灵感神经元特征，本文展示了脉冲神经网络 (SNN) 在数据处理方面的增强，进而在具有丰富时间动态的任务上表现出与等效人工神经网络 (ANN) 类似大小的最先进效果。

    Sep, 2023

  • 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

  • 带有突触延迟的时间脉冲神经网络用于图形推理

    SNNs, when combined with synaptic delay and temporal coding, demonstrate efficient graph reasoning and achieve significant energy savings compared to non-spiking networks.

    May, 2024

  • 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

  • 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

  • 脉冲神经网络中的传播延迟学习

    本文探索了一种新的局部学习规则，该规则适用于脉冲神经网络，其中脉冲传播时间会发生经验依存性的可塑性更改，通过实现分类精度的提高和记忆能力的扩展，证明了该方法的潜力。

    Oct, 2022

  • Spiking-GAN：使用首次尖峰编码的脉冲生成对抗网络

    本文提出了一种使用时间编码和近似反向传播训练的基于脉冲神经网络的生成对抗网络，命名为 Spiking-GAN，实验证明其在 MNIST 数据集上生成高质量样本的潜力。

    Jun, 2021