Sep, 2023

基于脑启发的脉冲神经网络的先进计算及相关应用

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TL;DR这篇论文总结了神经元模型的优点、缺点和适用性，分析了网络拓扑的特性，并从无监督学习和监督学习的角度回顾了脉冲神经网络算法和基于突触可塑性规则的无监督学习算法以及四类监督学习算法，最后专注于国内外正在研究的类脑神经仿真芯片的综述。通过系统的总结，论文旨在为初入脉冲神经网络研究领域的同行提供学习概念和研究方向。
spiking neural networksbrain-inspired artificial intelligenceneuronal modelsnetwork topologiesneuromorphic chips
发现论文，激发创造
  • 脉冲神经网络和人工神经网络入门综述：从生物智能到人工智能

    本文综述了关于基于脉冲神经元的生物解释性网络的生物背景、理论基础、不同神经元模型、神经回路的连通性、主流神经网络学习机制和网络架构等方面的内容，并希望吸引不同的研究者，推进脑启发式智能和人工智能的发展。

    Apr, 2022

  • 脉冲神经网络的硬件实现与挑战：一项调查

    该文概述了脉冲神经网络及其硬件实现的现状和趋势，介绍了在算法选择和训练机制方面的工作，描述了利用硬件提高该算法特性的策略以及相关的优点和挑战。

    May, 2020

  • 低功耗神经形态处理硬件

    本文回顾了构建新一类仿效人脑以时间编码和处理信息的信息处理引擎所涉及的一些体系结构和系统级设计方面，以解决能效问题。

    Jan, 2019

  • 脉冲神经网络与生物启发式监督深度学习：综述

    该论文综述了近期生物学启发的人工智能方法，重点介绍了脉冲神经网络模型及其训练中的挑战，以及用于传统网络和脉冲网络的生物启发式训练方法，以推进当前模型的计算能力和生物合理性。

    Jul, 2023

  • 脉冲神经网络的最新进展和新前沿

    本文从五个主要研究领域综述了脉冲神经网络（SNNs）的最新进展和新的前沿，其中包括关键元素（脉冲神经元模型、编码方法和拓扑结构）、神经形态数据集、优化算法、软件和硬件框架，我们希望这篇调查能帮助研究人员更好地了解 SNNs，并激发新的工作来推进这一领域。

    Mar, 2022

  • 基于神经流形的脉冲神经网络用于增强皮层脑机接口数据

    使用脉冲神经网络作为数据生成器，直接合成新的脉冲火车，从而提高脑 - 计算机接口解码器的概括能力，并将脉冲神经网络作为一种更好地与脑 - 计算机接口集成的大脑启发式智能方法。

    Mar, 2022

  • 脉冲神经网络深度学习

    该研究论文讨论深度脉冲神经网络的训练方法，比较有监督和无监督学习的准确性、计算成本和硬件友好性，发现深度脉冲神经网络在准确性方面仍落后于人工神经网络，但在许多任务中可以达到相同的准确性并需要更少的计算操作。

    Apr, 2018

  • 具有自学习能力的全光脉冲神经突触网络

    通过全光神经元、光子突触的结合实现了小规模的全光神经元系统，这种用于神经元和突触之间信息交流的新型系统比传统计算机更高效，尤其对于高带宽任务如通讯和图像处理尤为适用。

    Feb, 2021

  • 脉冲神经网络与在线学习：概述与展望

    本研究综述了脉冲神经网络在在线学习场景中的应用，特别是在非平稳环境和数据漂移发生时的优势。

    Jul, 2019

  • 脉冲神经膜系统学习模型和脉冲神经网络的调查

    脉冲神经网络（SNN）是一种受生物启发的神经网络模型，通过脉冲和脉冲列进行神经元之间的通信，与标准人工神经网络（ANN）不同。本文首先对比了 SNN 和脉冲神经 P 系统（SNPS）的结构、功能、优点和缺点，然后综述了 SNN 和 SNPS 形式化方法在机器学习和深度学习模型中的最新研究成果和应用。

    Mar, 2024