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一种离散时间调度的图像自分类脉冲神经网络被引量：4: 1; 作者刘宙思李尊朝 +1 位作者张剑罗丹《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期57-64,共8页; 针对现有脉冲神经网络(SNN)图像分类模型中存在的资源占用高和运算较复杂等实际约束问题,为寻求更加轻量高效的机器视觉解决方案,提出了一种新型的基于离散时间调度的SNN图像自分类模型。通过高斯差分归一化和首脉冲时间编码完成了从灰... 展开更多; 关键词脉冲神经网络机器视觉脉冲时间依赖可塑性强化学习离散时间调度边缘计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多子网络预训练的脉冲神经网络分类模型被引量：1: 2; 作者卓明松莫凌飞《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期33-38,共6页; 脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)被认为是最符合生物大脑机制的类脑计算模型,凭借其事件驱动、高能效、可解释等特点吸引了越来越多的研究关注。然而,由于脉冲的二值输出与不可微分性,SNN的训练方法仍存在一定空缺。于是借鉴... 展开更多; 关键词脉冲神经网络脉冲时间依赖可塑性单类别特征提取子网络无监督特征融合类脑计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多层忆阻脉冲神经网络的强化学习及应用被引量：11: 3; 作者张耀中胡小方 +1 位作者周跃段书凯《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1536-1547,共12页; 人工神经网络(Artificial neural networks, ANNs)与强化学习算法的结合显著增强了智能体的学习能力和效率.然而,这些算法需要消耗大量的计算资源,且难以硬件实现.而脉冲神经网络(Spiking neural networks, SNNs)使用脉冲信号来传递信息... 展开更多; 关键词强化学习脉冲神经网络脉冲时间依赖可塑性规则忆阻器; 在线阅读下载PDF 职称材料

单眼形觉剥夺对小鼠视觉发育关键期内初级视皮层V1B区tLTP的影响被引量：2: 4; 作者付俊洪陈霞 +1 位作者郭雅图宋德胜《眼科新进展》 CAS 北大核心 2016年第6期512-515,519,共5页; 目的观察在脉冲时间依赖的刺激诱导模式下单眼形觉剥夺对小鼠视觉发育关键期内初级视皮层V1B区长时程增强（timing long-term potentiation,t LTP）的影响及其对应诱导时间窗的变化。方法选择健康C57BL/6小鼠28只,随机分为正常对照组和... 展开更多; 关键词单眼形觉剥夺脉冲时间依赖突触可塑性长时程增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ZYNQ集群的神经形态计算加速研究与实现被引量：4: 5; 作者张新伟李康 +3 位作者郁龚健刘家航李佩琦柴志雷《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期65-71,共7页; 基于脉冲神经网络(SNN)的神经形态计算由于工作机理更接近于生物大脑,被认为有望克服深度学习的不足而成为解决人工智能问题的更佳途径。但是如何满足高性能、低功耗和适应规模伸缩需求是神经形态计算系统需要解决的挑战性问题。基于FPG... 展开更多; 关键词神经形态计算脉冲神经网络(SNN) 脉冲时间依赖可塑性(STDP) FPGA集群 NEST仿真器; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种离散时间调度的图像自分类脉冲神经网络被引量：4: 1; 作者刘宙思李尊朝张剑罗丹; 机构西安交通大学微电子学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期57-64,共8页; 基金陕西省重点研发计划资助项目(2020GY-048)。; 文摘针对现有脉冲神经网络(SNN)图像分类模型中存在的资源占用高和运算较复杂等实际约束问题,为寻求更加轻量高效的机器视觉解决方案,提出了一种新型的基于离散时间调度的SNN图像自分类模型。通过高斯差分归一化和首脉冲时间编码完成了从灰度图像到脉冲序列的转换;结合经典的脉冲时间依赖可塑性算法与强化学习的奖惩机制,实现了网络自分类;通过引入竞争性机制和双重约束条件,保证了脉冲传递的稀疏性和学习特征的特异性,有效抑制了过拟合的出现。在Face/Moto数据集上的实验结果表明:相较于传统SNN分类模型,权重更新算法复杂度由O(n^(2))降低为O(1),脉冲编码模式简化了近90%,网络训练参数减少了60%以上;模型开始迭代6次后权重近乎收敛,分类准确率由40%迅速上升至90%,在迭代20次后分类性能趋于稳定,最终准确率达到了93.4%;当训练样本比例减少至原先的40%后,模型的分类准确率仍能稳定保持在80%左右。所提模型可为高效率低功耗的小型智能化硬件终端的边缘计算方案实现提供参考。; 关键词脉冲神经网络机器视觉脉冲时间依赖可塑性强化学习离散时间调度边缘计算; Keywords spiking neural networks machine vision spike time dependent plasticity reinforcement learning discrete time scheduling edge computing; 分类号 TN402 [电子电信—微电子学与固体电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多子网络预训练的脉冲神经网络分类模型被引量：1: 2; 作者卓明松莫凌飞; 机构东南大学仪器科学与工程学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期33-38,共6页; 基金江苏省高校青蓝工程。; 文摘脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)被认为是最符合生物大脑机制的类脑计算模型,凭借其事件驱动、高能效、可解释等特点吸引了越来越多的研究关注。然而,由于脉冲的二值输出与不可微分性,SNN的训练方法仍存在一定空缺。于是借鉴皮层记忆单元通过局部网络存储记忆信息的方式,提出一种基于多子网络预训练的脉冲神经网络分类方法。该方法使用样本标签信息优化了脉冲序列特征提取过程,采用改进的脉冲时间依赖可塑性学习规则预训练多个单类别特征提取子网络,并将预训练后的子网络进行无监督特征融合,有效提高了网络的特征分类能力。此外,在权重可视化与t-SNE可视化工具的帮助下,分析了方法的有效性。所提方法在MNIST与Fashion-MNIST数据集上分别取得了97.40%与88.81%的分类准确度。; 关键词脉冲神经网络脉冲时间依赖可塑性单类别特征提取子网络无监督特征融合类脑计算; Keywords Spiking neural network Spike-timing-dependent-plasticity Single-class feature extraction subnetworks Unsupervised feature fusion Brain-like computing; 分类号 TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层忆阻脉冲神经网络的强化学习及应用被引量：11: 3; 作者张耀中胡小方周跃段书凯; 机构西南大学计算机与信息科学学院西南大学人工智能学院类脑计算与智能控制重庆市重点实验室西南大学电子信息工程学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1536-1547,共12页; 基金国家自然科学基金(61601376,61672436) 中央高校基本科研业务费(XDJK2019C034) +3 种基金国家级大学生创新创业训练计划项目(201810635017)资助~~; 文摘人工神经网络(Artificial neural networks, ANNs)与强化学习算法的结合显著增强了智能体的学习能力和效率.然而,这些算法需要消耗大量的计算资源,且难以硬件实现.而脉冲神经网络(Spiking neural networks, SNNs)使用脉冲信号来传递信息,具有能量效率高、仿生特性强等特点,且有利于进一步实现强化学习的硬件加速,增强嵌入式智能体的自主学习能力.不过,目前脉冲神经网络的学习和训练过程较为复杂,网络设计和实现方面存在较大挑战.本文通过引入人工突触的理想实现元件-忆阻器,提出了一种硬件友好的基于多层忆阻脉冲神经网络的强化学习算法.特别地,设计了用于数据–脉冲转换的脉冲神经元;通过改进脉冲时间依赖可塑性(Spiking-timing dependent plasticity, STDP)规则,使脉冲神经网络与强化学习算法有机结合,并设计了对应的忆阻神经突触;构建了可动态调整的网络结构,以提高网络的学习效率;最后,以Open AI Gym中的CartPole-v0 (倒立摆)和MountainCar-v0 (小车爬坡)为例,通过实验仿真和对比分析,验证了方案的有效性和相对于传统强化学习方法的优势.; 关键词强化学习脉冲神经网络脉冲时间依赖可塑性规则忆阻器; Keywords Reinforcement learning spiking neural network (SNN) spike-timing-dependent plasticity (STDP) memristor; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名单眼形觉剥夺对小鼠视觉发育关键期内初级视皮层V1B区tLTP的影响被引量：2: 4; 作者付俊洪陈霞郭雅图宋德胜; 机构天津医科大学眼科临床学院; 出处《眼科新进展》 CAS 北大核心 2016年第6期512-515,519,共5页; 基金国家自然科学基金资助(编号:30730099) 天津市应用基础与前沿技术研究计划青年项目(编号:14JCQNJC10500)~~; 文摘目的观察在脉冲时间依赖的刺激诱导模式下单眼形觉剥夺对小鼠视觉发育关键期内初级视皮层V1B区长时程增强（timing long-term potentiation,t LTP）的影响及其对应诱导时间窗的变化。方法选择健康C57BL/6小鼠28只,随机分为正常对照组和单眼形觉剥夺组,每组14只,单眼形觉剥夺组右眼褥式缝合3 d。七氟烷麻醉后,断头、取脑,置于含体积分数95%O2和5%CO2饱和的0~4℃脑片制备液中冷却1~2 min,切取后部2/5脑组织,行400μm冠状连续切片,在脉冲时间依赖的条件刺激诱导模式下采用红外可视膜片钳全细胞模式记录正常对照组、单眼形觉剥夺组（含剥夺侧皮层、非剥夺侧皮层）视皮层V1B区脑片Ⅱ/Ⅲ层锥体神经元NMDA介导的兴奋性突触后电位（excitatory postsynaptic potentials,EPSP）。结果正常对照组小鼠脑片初级视皮层V1B区Ⅱ/Ⅲ层锥体神经元予间隔Δt=10 ms的突触前后联合刺激后EPSP反应增加,可成功诱导t LTP,但当Δt=100 ms则未能诱导t LTP[Δt=＋10 ms：EPSP斜率（124.1±3.9）%;Δt=＋100 ms：EPSP斜率（100.4±3.3）%;P〈0.001）。单眼形觉剥夺组小鼠剥夺侧初级视皮层分别给予Δt=10 ms、100 ms的脉冲时间依赖的条件刺激均可诱导出t LTP[Δt=＋10 ms：EPSP斜率（130.8±1.7）%;Δt=＋100 ms：EPSP斜率（114.7±0.3）%;P〈0.001）。单眼形觉剥夺组小鼠非剥夺侧视皮层分别给予Δt=10 ms、50 ms的脉冲时间依赖的条件刺激均可诱导出t LTP[Δt=＋10 ms：EPSP斜率（129.6±1.5）%;Δt=＋50 ms：EPSP斜率（120.5±0.9）%],而当Δt=100 ms时,未能成功诱导t LTP[Δt=＋100 ms：EPSP斜率（101.1±0.6）%]。结论单眼形觉剥夺3 d可以改变小鼠初级视皮层V1B区兴奋性通路的脉冲时间依赖的突触可塑性。剥夺侧较非剥夺侧及正常视皮层t LTP诱导时间窗增宽,有助于从突触可塑性角度解释弱视内在神经突触机制。; 关键词单眼形觉剥夺脉冲时间依赖突触可塑性长时程增强; Keywords monocular form deprivation spike-timing dependent synaptic plasticity timing long-term potentiation; 分类号 R378.2 [医药卫生—病原生物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ZYNQ集群的神经形态计算加速研究与实现被引量：4: 5; 作者张新伟李康郁龚健刘家航李佩琦柴志雷; 机构江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心数学工程与先进计算国家重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期65-71,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61972180) 数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金(No.2018A04)。; 文摘基于脉冲神经网络(SNN)的神经形态计算由于工作机理更接近于生物大脑,被认为有望克服深度学习的不足而成为解决人工智能问题的更佳途径。但是如何满足高性能、低功耗和适应规模伸缩需求是神经形态计算系统需要解决的挑战性问题。基于FPGA异构计算平台ZYNQ集群,在NEST类脑仿真器上,重点解决了具有脉冲时间依赖可塑性(STDP)突触计算复杂度高、并行度低、硬件资源占用大的问题。实验结果表明,设计的方法在8节点ZYNQ 7030集群上,性能是Xeon E5-2620 CPU的14.7倍。能效比方面,是Xeon E5-2620 CPU的51.6倍,是8节点ARM Cortex-A9的20.6倍。; 关键词神经形态计算脉冲神经网络(SNN) 脉冲时间依赖可塑性(STDP) FPGA集群 NEST仿真器; Keywords neuromorphic computing Spiking Neuron Networks(SNN) Spike-Timing Dependent Plasticity(STDP) FPGA cluster NEST simulator; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN791 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种离散时间调度的图像自分类脉冲神经网络	刘宙思李尊朝张剑罗丹	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多子网络预训练的脉冲神经网络分类模型	卓明松莫凌飞	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多层忆阻脉冲神经网络的强化学习及应用	张耀中胡小方周跃段书凯	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2019	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	单眼形觉剥夺对小鼠视觉发育关键期内初级视皮层V1B区tLTP的影响	付俊洪陈霞郭雅图宋德胜	《眼科新进展》 CAS 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于ZYNQ集群的神经形态计算加速研究与实现	张新伟李康郁龚健刘家航李佩琦柴志雷	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料