基于自适应编码的脉冲神经网络
Self-adaptive coding for spiking neural network
1. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室, 沈阳 110169
2. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 沈阳 110169
3. 中国科学院大学, 北京 100049
摘要
脉冲神经网络（SNN）采用脉冲序列表征和传递信息，与传统人工神经网络相比更具有生物可解释性，但典型SNN的特征提取能力受到其结构限制，对于图像数据等多分类任务的识别准确率不高，不能与卷积神经网络相媲美。为此提出一种新型的自适应编码脉冲神经网络（SCSNN），将CNN的特征提取能力与SNN的生物可解释性结合起来，采用生物神经元动态脉冲触发特性构建网络结构，并设计了一种新的替代梯度反向传播方法直接训练网络参数。所提出的SCSNN分别在MNIST和Fashion-MNIST数据集进行验证，取得较好的识别结果，在MNIST数据集上准确率达到了99.62%，在 Fashion-MNIST数据集上准确率达到了93.52%，验证了其有效性。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2020YFB13400)
国家自然科学基金资助项目(61803369)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0239
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 593-597
文章编号: 1001-3695(2022)02-047-0593-05
发布历史
[2021-08-31] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
张驰, 唐凤珍. 基于自适应编码的脉冲神经网络 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 593-597. (Zhang Chi, Tang Fengzhen. Self-adaptive coding for spiking neural network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 593-597. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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