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题名脉冲神经元序列学习方法的影响因素研究
被引量：8
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作者
徐彦
杨静
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机构
南京农业大学信息科技学院
北京师范大学珠海分校管理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期194-201,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61403205)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(KJQN201549)
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文摘
远程有监督方法(ReSuMe)通过计算神经元运行时的输出脉冲和输入脉冲的时间差调整突触权值,是目前在理论基础和实际应用上都较出色的脉冲神经元有监督学习方法,但是当期望输出脉冲序列较长时,ReSuMe方法的学习精度较低。为解决该问题,分析影响ReSuMe方法性能的2个主要因素:在线、离线学习方式及学习过程中更新突触权值时输入脉冲的选取。在线学习精度一般高于离线学习,但是学习精度的差异随着参数或者其他设置的不同有较大差别。针对输入脉冲的选取,提出一种新的学习策略以改进ReSuMe方法,该策略在计算权值调整幅度时综合考虑期望输出与实际输出脉冲序列,从而避免增强与减弱权值时输入脉冲出现重叠干扰。实验结果表明,新的学习策略可以有效提高ReSuMe方法的学习精度及其解决实际问题的能力。
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关键词
脉冲神经元
远程有监督方法
脉冲序列学习
脉冲神经网络
脉冲反应模型
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Keywords
spiking neuron
Remote Supervised Method （ReSuMe）
spiking sequence learning
spiking neural network
Spiking Response Model（ SRM ）
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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