基于脉冲序列核的脉冲神经元监督学习算法
基于脉冲序列核的脉冲神经元监督学习算法
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DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
党小超
中科院分区：
文献类型：
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作者：
蔺想红;王向文;党小超
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连续性， 构建高效的脉冲神经元监督学习算法非常困难， 同时也是该研究领域.的重要问题． 基于脉冲序列的核函数定义， 提出了一种新的脉冲神经元监督学习算法， 特点是应用脉冲序列核构造多.脉冲误差函数和对应的突触学习规则， 并通过神经元的实际脉冲发放频率自适应地调整学习率． 将该算法用于脉冲序.列的学习任务， 期望脉冲序列采用 Poisson 过程或线性方法编码， 并分析了不同的核函数对算法学习性能的影响． 实验.结果表明该算法具有较高的学习精度和良好的适应能力， 在处理复杂的时空脉冲模式学习问题时十分有效．