基于脉冲序列核的脉冲神经元监督学习算法

• 作者: 党小超 王向文 蔺想红
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲神经元 监督学习 脉冲序列核 内积 脉冲序列学习
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2877-2886
• 页数: 10页
• 分类号: TP183
• 字数: 9273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.12.010

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔺想红	西北师范大学计算机科学与工程学院	28	207	8.0	13.0
2	党小超	西北师范大学计算机科学与工程学院	101	384	9.0	14.0
3	王向文	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	56	1.0	4.0