【摘 要】
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脉冲神经网络模仿生物采用脉冲进行信息的传递与处理,是类脑计算的重要研究内容,相比于传统的人工神经网络,它具有更高的生物可解释性、更强大的计算能力和更低的能耗,能够更好地处理时空特征信息,并且,基于脉冲神经网络能够构建神经形态计算,突破现代计算机发展的瓶颈。然而,深度脉冲神经网络具有复杂的时空关系和脉冲不可微的特性,这些难点限制了反向传播在深度脉冲神经网络上的利用,导致其性能与传统人工神经网络仍有差
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脉冲神经网络模仿生物采用脉冲进行信息的传递与处理,是类脑计算的重要研究内容,相比于传统的人工神经网络,它具有更高的生物可解释性、更强大的计算能力和更低的能耗,能够更好地处理时空特征信息,并且,基于脉冲神经网络能够构建神经形态计算,突破现代计算机发展的瓶颈。然而,深度脉冲神经网络具有复杂的时空关系和脉冲不可微的特性,这些难点限制了反向传播在深度脉冲神经网络上的利用,导致其性能与传统人工神经网络仍有差距。本文主要从脉冲神经元模型的角度进行分析,旨在构造在富含时空特征的动态任务上具有更好性能的深度脉冲神经网络。本文的主要贡献如下:（1）提出了一种与上一时刻电压相关的动态电阻,并结合神经元模型提出了动态电阻的C-LIF神经元模型,该神经元模型采用迭代形式,具有清晰的时空关系;（2）在动态电阻的C-LIF神经元模型上,提出了利用时空反向传播的具有新的时空关系的深度神经网络及其学习算法。结合脉冲编码,该深度神经网络在富含时空特征的单目标、多目标数据集上均能取得优于传统人工神经网络的性能,并且,实验表明,动态电阻能有效提高网络性能;（3）进一步提出了自适应的动态电阻,该动态电阻能够对动态电阻中的电压影响因子进行学习,自适应选取最佳影响因子。同时,通过在基于自适应动态电阻的深度脉冲网络上进行的实验,证明了自适应动态电阻能够有效选择影响因子,提高网络性能。（4）在多个富含时空特征的动态任务上评估本文提出的自适应动态电阻的深度脉冲神经网络的性能,并构造了具有自适应动态电阻的深度卷积脉冲神经网络,实验表明,在富含时空特征的动态任务上,自适应动态电阻的深度脉冲神经网络具有优秀的性能,其性能优于恒定电阻的深度脉冲神经网络,同时优于部分传统人工神经网络。
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