基于脉冲神经网络的类脑计算
针对当前重要国际科技前沿——类脑计算进行研究,讨论了类脑计算的研究内容、特点和研究现状. 类脑计算不是简单的人脑神经元的模拟和神经元模型的应用,而是对人脑的信息处理规律、复杂的工作模式及思维、学习、推理、决策本质性机理的深层次模拟. 脉冲神经网络比传统神经网络具有更好的生物似真性,并能同时融入时、空信息,更适用于受人类推理、判断、决策等思维过程启发的类脑计算. 因此,介绍了脉冲神经网络的特点、脉冲神经元模型、脉冲编码,以及脉冲神经网络在模式识别等领域中的应用,并对基于脉冲神经网络的类脑计算方法和神经形态芯片的研究现状及未来的发展进行了讨论. 基于脉冲神经网络的类脑计算会对未来的生活、经济发展产生深远影响.
脉冲神经网络、类脑计算、神经形态芯片、神经元模型、脉冲编码、时空信息
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61673160;河北省自然科学基金资助项目F2018205102;河北省教育厅基金资助项目QN2018087
2019-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
1277-1286
