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具有混合奖惩信号的脉冲时间依赖可塑性算法
具有混合奖惩信号的脉冲时间依赖可塑性算法
作者:
陈运享
冯忍
陈云华
原文服务方:
微电子学与计算机
脉冲神经网络
脉冲时间依赖可塑性
图像识别
卷积自编码器
摘要:
近年来,具有生理学基础的脉冲时间依赖可塑性(Spiking Timing-Dependent Plasticity,STDP)规则在脉冲神经网络中得到了越来越多的应用.由STDP规则和奖惩机制相结合的R-STDP(reward-modulated STDP)学习算法在改善脉冲神经网络的性能上有良好的效果.但R-STDP算法在训练多层脉冲神经网络时,仍存在反馈信号仅作用于网络末层、中间层无法获得有用奖惩信号.为此,利用自编码器的无监督特性,提出一种具有混合奖惩信号的MR-STDP(Mix Reward-modulated STDP)算法.在中间层中增加重构层以够建基于卷积自编码器的奖惩信号因子模型,通过比较卷积层和重构层的神经元脉冲发放时间,获取中间层网络权重调整的指导因子信号.指导因子信号是对比层间自编码器的输入层与重构层的相同位置神经元所发放的脉冲序列相似性度量指标,并将其与R-STDP相结合,使得中间层能够获得权重指导信号.在MNIST和COVID-19 CT数据集上的实验结果表明,该方法取得了比R-STDP更高的精度,且中间层网络的学习效率大幅提高.
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文献信息
篇名
具有混合奖惩信号的脉冲时间依赖可塑性算法
来源期刊
微电子学与计算机
学科
工学
关键词
脉冲神经网络
脉冲时间依赖可塑性
图像识别
卷积自编码器
年,卷(期)
2023,(9)
所属期刊栏目
人工智能与算法
研究方向
页码范围
20-25
页数
5页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0108
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
全文.pdf
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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2023(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
脉冲神经网络
脉冲时间依赖可塑性
图像识别
卷积自编码器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
主办单位:
中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7180
CN:
61-1123/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1972-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:
Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:
http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:
研究团队
学科类型:
期刊文献
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