基于脉冲频率与输入电流关系的SNN训练算法OA北大核心CSTPCD

脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)以异步事件驱动,支持大规模并行计算,在改善同步模拟神经网络的计算效率方面具有巨大潜力。然而,目前SNN仍然面临无法直接训练的难题,为此,受到神经科学领域关于LIF(leaky integrate-and-fire)神经元响应机制研究启发,提出了一种新的基于频率编码的SNN训练算法。通过仿真实验对LIF神经元发放脉冲频率进行建模,得到LIF神经元脉冲频率与输入电流之间显示表达关系,…查看全部>>