【摘 要】
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由于具有高度的生物真实性,液体状态机在抗噪性、鲁棒性方面相对于人工神经网络具有更大的优势,但也更难优化.采用人工神经网络思想对液体状态机进行的优化,牺牲了生物真实性
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2016A030313713);广东省交通运输厅科技项目(科技-2016-02-030)资助
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由于具有高度的生物真实性,液体状态机在抗噪性、鲁棒性方面相对于人工神经网络具有更大的优势,但也更难优化.采用人工神经网络思想对液体状态机进行的优化,牺牲了生物真实性和网络泛用性的同时,并不能保证优化的有效性;而依据生物神经系统内抽象出的规律进行储备池的优化,则优化算法非常复杂.为了提高储备池的泛用性和抗噪性,同时避免复杂的优化过程,本文模拟大脑中普遍存在的各神经元集群间的非局部连接分布-伽马分布来生成储备池的权值,生成一个具有更高生物真实性、隐含功能柱结构的储备池.首先,通过对储备池活动和储备池进行Lem
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