May, 2023

无监督的带缺陷突触的前额皮层尖峰神经网络模型用于研究任务切换

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TL;DR通过使用脉冲神经网络（SNN）模拟前额叶皮层（PFC）的可塑性和行为缺陷，本研究桥接了生物真实模型和在模式识别任务中表现良好模型之间的差距，并探索了神经元如何适应和响应于短和长时间刺激变化下的任务
prefrontal cortexspiking neural networkssustained activitylesionspattern recognition
发现论文，激发创造
  • SNNs 中的集成可塑性和网络适应性

    介绍了一种新的基于熵和网络激活的集成学习方法，该方法与仅使用尖峰活动操作的尖峰率神经元修剪技术相结合，用于处理两个脑电图数据集进行分类实验，结果表明这种修剪低尖峰率神经元群集导致更好的泛化能力。

    Mar, 2022

  • 基于 STDP 的突触可塑性神经网络有监督学习算法

    本文提出了一种基于 Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP) 的监督学习算法，用于基于 Leaky Integrate-and-fire (LIF) 神经元的分层 Spiking Neural Networks。该算法经 MNIST 数据集训练后，分类精度接近于使用标准反向传播算法训练的类似结构的多层感知器模型。

    Mar, 2022

  • 具有无监督学习的全脉冲记忆电阻网络

    本研究基于 memristive neuron 和 memristive synapse 提出了一个完全基于 memristor 的脉冲神经网络 (MSNN)，并采用无监督的 Spiking Time Dependent Plasticity (STDP) 学习规则。我们通过电路模拟验证了 MSNN 的学习效果，并实现了两种类型的 MSNN 结构：一种是生物学合理的记忆检索系统，另一种是用于多类别分类。

    Mar, 2022

  • 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

  • 配对竞争神经元：改进突触时序依赖规则（STDP）监督本地学习在脉冲神经网络中的应用

    通过将监督性 Spike Timing-Dependent Plasticity（STDP）与自监督 STDP 相结合，并引入 Paired Competing Neurons（PCN）训练架构，我们提出了一种能在神经形态硬件上进行分类任务训练的 Spiking Neural Networks（SNNs）方法，其方法在 MNIST、Fashion-MNIST 和 CIFAR-10 数据集上表现出比现有的基于 STDP 的方法更优越的性能，同时具备改进的超参数鲁棒性。

    Aug, 2023

  • 在 SpiNNaker 上使用脉冲神经网络，通过 STDP 和稳态调节进行空间特征的监督学习

    该论文介绍了一种在脉冲神经网络（SNN）上执行监督学习的新方法，通过使用时序相关可塑性（STDP）和稳态调节训练网络以识别空间模式，该方法通过 SpiNNaker 数字架构进行测试，结果表明 SNN 能够以高准确率识别单个训练模式，但当训练模式数量增加时，识别准确率与这些模式之间的相似性有关，该方法可以应用于静态图像的模式识别或计算机网络中的流量分析，其中每个网络数据包代表一个空间模式。

    Dec, 2023

  • 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

  • 简单和复杂的尖峰神经元：在简单 STDP 场景下的观点和分析

    本研究比较了三种简单的脉冲神经元模型 (简洁型、二次型和指数型)，利用 Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP) 在 N-MNIST 和 DVS Gestures 数据集上测试它们的分类表现，结果显示在数据具备更多的时空特征时，二次型和指数型的神经元模型表现更好，说明根据数据的特征谨慎选择神经元模型，能够提高整个系统的性能。

    Jun, 2022

  • 脉冲神经网络实现生物学上可行的序列学习

    提出了一种新的持续时间模型 ——McCulloch-Pitts 网络 (MPN)， 用于序列学习，在棘突神经网络中，可以利用突触之间的不对称连接进行训练，能够稳健地记忆多个时空模式、二进制图片序列和实验神经脉冲数据的产生模型，并具有生物启发式的设计理念。

    Nov, 2019

  • BP-STDP: 使用时序相关可塑性近似反向传播

    本文提出一种基于事件驱动的脉冲时序依赖可塑性 (Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP) 规则的监督学习方法，可以在保持计算精度的同时提高计算效率，特别适用于脉冲神经网络 (Spiking Neural Networks, SNNs)。实验结果表明，该方法可以较好地处理 XOR 问题、鸢尾花数据以及 MNIST 数据集，表现与传统神经网络相当，甚至比目前最先进的多层 SNNs 效果更好。

    Nov, 2017