【摘 要】
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脉冲神经网络(SNN)被誉为第三代神经网络,近年来受到许多学者的关注,其优势已经在模式识别、计算机视觉等诸多领域得到了发挥。脉冲神经网络的硬件化是实现其强大计算能力的
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脉冲神经网络(SNN)被誉为第三代神经网络,近年来受到许多学者的关注,其优势已经在模式识别、计算机视觉等诸多领域得到了发挥。脉冲神经网络的硬件化是实现其强大计算能力的重要途径,而使用相关的软件对硬件系统进行建模和仿真,是复杂硬件系统设计的首要问题。为了获得合理的硬件设计方案,在Simulink平台上,首先建立脉冲神经网络突触的模型,并得到较为理想的突触响应曲线。在此基础上,建立一个完整的脉冲神经网络前向传播模型。仿真结果显示,通过训练可以解决传统的异或问题。
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