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脉冲神经网络（SNN）属于第三代神经网络模型，建立在脉冲神经元的基础上，模拟了神经元和突触状态，更接近于生物神经元，因此具有很大的潜力。. 如下研究构建和训练了用于ECG心电分类的深度SNN，首先构建并训练深度ANN的对应结构，并转移训练的参数至 ...
SNN的主要挑战之一是找到有效的学习规则（例如，类似于反向传播的算法），因为SNN的离散和非连续性质使得直接应用传统的学习算法变得困难。 综上所述，SNN作为一种更贴近生物神经网络的计算模型，具有一定的应用潜力和发展前景，特别是在能效要求极高的场景。
2 个回答. 默认排序. CNheis2. 发个《六国论》都不行，ZHYW！. Wolfgang Maass提出了基于脉冲神经元的第三代神经网络,即脉冲神经网络 [1] [1] Maass W. Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models [J]. Neural Networks, 1997, 10 (9): 1659-1671. 下图是Nature综述 [2]里的内容.
脉冲神经网络SNN的底层是用脉冲函数来模仿生物神经元之间的信息传递，是一种具有生物可塑性的神经网络，它利用随时间变化的脉冲序列在神经元之间进行信息传递，能更好地融入时空信息，是“类脑计算 ”的主要工具。. SNN使用事件件驱动的方式进行计算 ...
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由于DCNN采用基于速率的编码，所以其硬件实现需要消耗更多的‘能量’。SNN中每个神经元最多使用一个脉冲，而大多数神经元根本不放电，导致能量消耗最小。Spike-YOLO：SNN在目标检测上的首次尝试： [文章: Spiking-YOLO：脉冲神经网络在目标检测上的
太长不看：脉冲神经网络（SNN）属于第三代神经网络模型，建立在脉冲神经元的基础上，模拟了神经元和突触状态，更接近于生物神经元，因此具有很大的潜力。. 本研究构建和训练了用于ECG心电分类的深度SNN，首先…. 论文原标题：《BackEISNN: A deep spiking neural ...
与ANN误差 反向传播算法 不同的是,SNN目前研究中最大的困难是由 复杂动力学机制 和网络梯度在反向传播中的不连续和不可微分问题导致的训练难题。. 4) 并行和硬件实现。. SNN可以实现快速和大规模并行的信息处理,而ANN相对较弱。. SNN使用 离散脉冲序列 代替 ...
但是SNN很重要的一点在于提示我们“时间”在神经网络中的重要性。 去刻画时间不仅对所谓图像和音频这种信息无法在一个时间点上获取的东西有用，更深层次的，它天然提供了一个结构，使信息不可简单“加和”，也不可简单“不加和”，这是否让你想到什么了呢？
自动化所今年SNN的好工作还是很多的，我针对回答里的一些内容再进行下补充吧。 除了题目中提到的自适应演化出功能性神经环路，其实最近自动化所也有把神经调质(Neuromodulator）引入脉冲神经网络里的工作，我觉得这些都应该算是以后SNN领域的一个重点。
