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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于LIF模型的兩層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡結構

      基于LIF模型的兩層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡結構

      2021-03-23 | pdf | 1.78 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　人類對于生物系統(tǒng)信息的處理主要依賴于構成復雜神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)十億個神經(jīng)元，并且信息以脈沖的形式進行傳輸。利用STDP學習算法構建基于LIF模型的兩層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡結構，并對分類層算法進行改進，提出一種投票競爭機制。通過多次訓練后對神經(jīng)元表現(xiàn)類別進行競爭投票，優(yōu)化同等神經(jīng)元數(shù)量的網(wǎng)絡機構在圖像分類問題中的性能。在MNST數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證，結果表明，該投票竟爭機制準確率達到98.1%，與同等網(wǎng)絡規(guī)模下未采用投票競爭機制的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡相比，準確率平均提高了約6%，而且當神經(jīng)元數(shù)目較少時，在不增加訓練時間情況下，可以取得與更加復雜網(wǎng)絡結構相同的訓練結果。

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