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基于脉冲序列合成核的脉冲神经元在线监督学习算法
被引量：
3
1
作者
蔺想红
李丹
+1 位作者
王向文
张宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期197-202,共6页
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,提出一种在线监督学习算法,采用累加和累积合成核机制进行实验学习,并与基于单一核函数的在线PSD算法进...
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,提出一种在线监督学习算法,采用累加和累积合成核机制进行实验学习,并与基于单一核函数的在线PSD算法进行比较。实验结果表明,该算法具有较好的学习性能,特别在数据样本较大时优势更为突出。同时结果也表明,通过多个核函数的组合可以获得更稳定高效的脉冲序列合成核表示。
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关键词
脉冲
神经元
在线学习
多脉冲序列核
卷积
监督学习
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职称材料
题名
基于脉冲序列合成核的脉冲神经元在线监督学习算法
被引量：
3
1
作者
蔺想红
李丹
王向文
张宁
机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期197-202,共6页
基金
国家自然科学基金(61165002)
甘肃省自然科学基金(1506RJZA127)
甘肃省高等学校科研项目(2015A-013)
文摘
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,提出一种在线监督学习算法,采用累加和累积合成核机制进行实验学习,并与基于单一核函数的在线PSD算法进行比较。实验结果表明,该算法具有较好的学习性能,特别在数据样本较大时优势更为突出。同时结果也表明,通过多个核函数的组合可以获得更稳定高效的脉冲序列合成核表示。
关键词
脉冲
神经元
在线学习
多脉冲序列核
卷积
监督学习
Keywords
spiking neuron
online learning
multiple spiking sequence kernel
convolution
supervised learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于脉冲序列合成核的脉冲神经元在线监督学习算法
蔺想红
李丹
王向文
张宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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