【摘 要】
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远程有监督方法（ReSuMe）通过计算神经元运行时的输出脉冲和输入脉冲的时间差调整突触权值,是目前在理论基础和实际应用上都较出色的脉冲神经元有监督学习方法,但是当期望输出脉
【机 构】
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南京农业大学信息科技学院,北京师范大学珠海分校管理学院
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远程有监督方法（ReSuMe）通过计算神经元运行时的输出脉冲和输入脉冲的时间差调整突触权值,是目前在理论基础和实际应用上都较出色的脉冲神经元有监督学习方法,但是当期望输出脉冲序列较长时,ReSuMe方法的学习精度较低。为解决该问题,分析影响ReSuMe方法性能的2个主要因素：在线、离线学习方式及学习过程中更新突触权值时输入脉冲的选取。在线学习精度一般高于离线学习,但是学习精度的差异随着参数或者其他设置的不同有较大差别。针对输入脉冲的选取,提出一种新的学习策略以改进ReSuMe方法,该策略在计算权值调整幅度
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