【摘 要】
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有“第三代神经网络”之称的脉冲神经网络是通过将时空信息与脉冲序列进行结合来模拟生物神经元的信息传递,比传统神经网络具有更强的仿生性.在脉冲神经网络学习算法中,PBSNL
【机 构】
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成都师范学院 计算机科学学院 四川 成都 611130
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有“第三代神经网络”之称的脉冲神经网络是通过将时空信息与脉冲序列进行结合来模拟生物神经元的信息传递,比传统神经网络具有更强的仿生性.在脉冲神经网络学习算法中,PBSNLR算法是基于膜电压进行离线学习的经典监督学习算法,为了提高其学习的精准性,本文将使用驻点监控[1]的思想来改进PBSNLR学习算法,并应用到脉冲神经网络的LIF神经元模型中.最后通过实验对比,证明了改进后的算法具有更稳定的学习效果.
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