脉冲神经元相关论文
六足机器人作为一种多肢体、多自由度的并联机器人,因其稳定性高、环境适应能力强、运动灵活的特点及广泛的应用前景,而受到世界各......
人工神经网络是人脑神经系统的抽象和模拟,传统的神经网络通过生物神经元的脉冲发放率表示模拟变量。而脉冲神经元模型根据神经元......
视频运动信息检测是视频信息处理与分析的基础，被广泛应用于智能视频监控、高级人机交互等领域。然而，由于视频图像场景的复杂性，如照......
随着动作识别在视频监控、视频检索和人机接口等领域的广泛应用，激起了研究人员极大的研究热情，且取得了较多的研究成果。然而，由于人......
精确脉冲定时作为一种神经元信息编码方式更具生物可解释性,使用精确脉冲定时编码的脉冲神经元具有更为强大的时空信号处理能力.脉......
根据脉冲神经元的响应模式和生化模型,学者们提出了一些用于模拟脉冲神经元行为的数学模型,该文将提出三种具体的脉冲神经元模型—......
脉冲神经元应用脉冲时间编码神经信息,监督学习的目标是对于给定的突触输入产生任意的期望脉冲序列.但由于神经元脉冲发放过程的不......
在Izhikevich提出的脉冲神经元模型中，引入随机变化的输入电流，使神经元的脉冲发放具有随机性，不同数量的神经元采用连接权值组成网络......
现有基于梯度下降的脉冲神经元脉冲序列学习方法采用离线学习方式,即神经元运行结束后再根据全部输出脉冲调整突触权值。基于真实......
脉冲神经元是一种新颖的人工神经元模型,其有监督学习的目的是通过学习使得神经元激发出一串通过精确时间编码来表达特定信息的脉......
2020年9月1日浙江大学联合之江实验室在杭州发布一款包含1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触的类脑计算机。这台类脑计算机包含了792......
1.6米高的三个标准机柜并排而立,黑色的外壳给人酷酷的感觉,红色的信号灯不停地闪烁,靠得近些似乎能听到里面脉冲信号飞速奔跑的声......
脉冲神经网络被看作是第三代人工神经网络,也是科学家对生物神经网络更深层次的借鉴,具有实时、异步、高效的计算能力和更大的信息......
脉冲神经网络是一种基于生物的网络模型，它的输入输出为具有时间特性的脉冲序列，其运行机制相比其他传统人工神经网络更加接近于生物......
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......
脉冲神经网络使用时间编码的方式进行数据处理,是进行复杂时空信息处理的有效工具。为此,将多脉冲序列合成核引入脉冲序列处理过程......
脉冲神经元有监督学习算法通过梯度下降法调整神经元的突触权值,但目标学习序列长度的增加会降低其精度并延长学习周期。为此,提出......
脉冲神经网络更接近生物神经网络,被称为第三代神经网络,受到了众多研究人员的关注。传统神经网络处理信息基于脉冲激发的频率,当......
为了提高动作识别的速度和准确性,本文研究了从初级视觉皮层V1中提取特征表示人体动作的问题,提出了采用integrate and fire(I&F)......
要通过人工神经网络来模拟神经系统的功能并对实际问题进行求解，构建合适的脉冲神经元模型非常重要。为了使研究者了解此问题的研究......
