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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

4 篇 学位论文

馆藏范围

4 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 工学
- 4 篇 软件工程
- 3 篇 控制科学与工程
- 3 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 航空宇航科学与技...
3 篇 管理学
- 3 篇 管理科学与工程(可...

主题

4 篇 多脉冲学习算法
3 篇 脉冲神经网络
1 篇 增强脉冲
1 篇 冲突发生概率
1 篇 航迹预测
1 篇 神经拟态计算
1 篇 时序编码
1 篇 图像识别
1 篇 深度学习
1 篇 类脑计算
1 篇 冲突检测
1 篇 spiking神经网络
1 篇 高效鲁棒学习
1 篇 神经元模型

机构

3 篇 天津大学
1 篇 电子科技大学

作者

1 篇 马晨翔
1 篇 宋世明
1 篇 李盛兰
1 篇 杨雪松

语言

4 篇 中文

检索条件"主题词=多脉冲学习算法"

共 4 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

面向高效鲁棒多脉冲学习算法及应用研究

面向高效鲁棒多脉冲学习算法及应用研究

引用

作者：李盛兰天津大学

学位级别：硕士

由于深度学习的发展,人工神经网络在许多领域取得了蓬勃的发展。然而与大脑的高效率相比,目前的深度学习方法存在消耗大量计算资源、对数据依赖大、缺乏生物合理性等问题,于是模拟大脑基本机制、提供更强大计算能力和更多生物合理性的... 详细信息

由于深度学习的发展,人工神经网络在许多领域取得了蓬勃的发展。然而与大脑的高效率相比,目前的深度学习方法存在消耗大量计算资源、对数据依赖大、缺乏生物合理性等问题,于是模拟大脑基本机制、提供更强大计算能力和更多生物合理性的脉冲神经网络受到了越来越多的关注。脉冲神经网络使用脉冲来进行信息的表示和传输,脉冲也被认为是一种更低能耗的信息处理方式,但是如何高效准确地处理和学习这些离散的脉冲仍然是一项具有挑战性的任务,目前有一些多脉冲学习算法被提出用于处理和学习脉冲序列中所携带的信息,然而大多数现有的多脉冲学习算法效率低下,涉及复杂的神经元动力学和学习过程,限制了脉冲神经网络的应用能力。本文将围绕多脉冲学习算法这一主题,并针对上述难点提出了一个简化的神经元模型和两种高效的多脉冲学习算法,本文的主要贡献如下:1.通过脉冲函数模拟突触电流输入和放电输出对膜电位的影响引入了一个简化的脉冲神经元模型,可以有效的处理脉冲信号。考虑到其他的脉冲神经元模型高度复杂的非线性动力学,该模型更加简洁高效。此外,引入了一种基于脉冲事件驱动的仿真方式,计算是由脉冲驱动的,提高了处理和学习的效率。2.基于简化的脉冲神经元模型,提出了两种改进的高效鲁棒多脉冲学习算法,即高效多脉冲学习算法EML和仅依赖神经元当前响应状态的多脉冲学习算法EMLC。结合简化神经元模型的特性,经过证明,可以忽略掉一些繁琐的计算和求导过程而不会对最终结果造成影响,使得计算更加的高效,可进一步为神经形态系统的应用发展提供参考。3.在一些典型的任务上评估了所提出的学习算法的性能,包括对脉冲模式的高效处理的实验,多类别分类实验,鲁棒性实验等,并与其他的基线方法进行了比较,展示了本课题所提出算法的优异性能。同时,对EML算法的一些性质进行了进一步的探索验证,如对导数的相似性评估,多种脉冲编码机制下的多分类能力以及背景活动中特征检测能力的评估。

关键词：脉冲神经网络神经元模型多脉冲学习算法高效鲁棒学习

来源：评论

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基于多脉冲的深度神经网络学习算法研究

基于多脉冲的深度神经网络学习算法研究

引用

作者：马晨翔天津大学

学位级别：硕士

作为脑启发的新一代神经网络,脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)以脉冲作为信息表示和传输的载体,具有高效计算的潜在优势。但是,脉冲神经元模型固有的非线性、不连续性以及复杂性等特点使设计有效的深度SNN学习算法极具挑战。... 详细信息

作为脑启发的新一代神经网络,脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)以脉冲作为信息表示和传输的载体,具有高效计算的潜在优势。但是,脉冲神经元模型固有的非线性、不连续性以及复杂性等特点使设计有效的深度SNN学习算法极具挑战。一种简单而有效的策略是利用传统人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)构造深度SNN。然而,目前的方法难以有效结合ANN的高精度以及SNN的高效率。本文首先提出新的脉冲形式——增广脉冲,其利用额外的维度以承载脉冲发放的强度信息。随后,基于增广脉冲,本文提出了新的转换方法Aug Mapping以构造深度SNN。实验结果表明,与其他转换方法相比,Aug Mapping能够更准确、快速以及高效地构建深度SNN。尽管基于转换的策略可以缩小SNN与ANN的精度差距,但SNN的效果也由此受到ANN的制约。为突破ANN的性能瓶颈,研究深度SNN的直接训练算法将更具长远意义。本文进而提出了新的深度多脉冲学习算法,该学习算法根据特定关键时间点以构建误差信号,进而利用反向传播更新网络参数。实验结果表明所提出的学习规则在基准数据集上取得了较高准确率,并且可以学习基于不同编码的输入信息。然而,该算法需通过逐层传递的方式计算梯度,难以并行化且需要极大计算资源。受生物神经元突触可塑性所启发的局部学习方法为上述问题的解决提供了方案,但是其在实际应用任务中识别准确率较低。本文设计了一个有监督的局部学习方案,即每个隐层都借助辅助分类器独立优化。根据梯度的不同计算方式,本文提出了三种多脉冲局部学习规则,即ELL、BELL和FELL。ELL仅考虑当前时刻处的直接依赖关系,而BELL和FELL则分别通过反传和前传过程考虑相关的时间依赖信息。本文用多种数据集评估了所提方法的性能。实验结果表明所提出的方法在准确率方面大幅超过了其他基于脉冲的局部学习算法。本论文为构建深度SNN提供了新的高效学习算法,将为理解大脑中以脉冲为基础的信息处理和学习机制提供启发,并将有助于类脑计算及新一代人工智能技术的发展。

关键词：脉冲神经网络多脉冲学习算法类脑计算神经拟态计算深度学习

来源：评论

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飞机碰撞检测技术的研究与实现

飞机碰撞检测技术的研究与实现

引用

作者：杨雪松电子科技大学

学位级别：硕士

飞机冲突检测是指跟踪记录飞行中的飞机，判断其未来的运动趋势，并计算在一段时间内和其它飞机发生碰撞冲突的可能性本文根据雷达检测的实时飞行数据，估计飞机的飞行意图，通过对比其他相邻飞机的估计结果，判断未来一段时间内雷达监... 详细信息

飞机冲突检测是指跟踪记录飞行中的飞机，判断其未来的运动趋势，并计算在一段时间内和其它飞机发生碰撞冲突的可能性本文根据雷达检测的实时飞行数据，估计飞机的飞行意图，通过对比其他相邻飞机的估计结果，判断未来一段时间内雷达监测范围内是否会发生飞机碰撞事件为了实现预测飞机的运动趋势的思想，我们需要一种状态预测器本文着重通过第三代神经网络-Spiking神经网络，将输入输出数据转化为神经元连续兴奋点火时刻的间隔，并经过神经元的自主调节和计算，拟合每一架飞机的飞行航迹在神经元的计算过程中，利用一串脉冲信号的输出，提取出大量的航迹预测结果，并通过相应方法将其转变为概率密度函数的表达形式，然后用相对熵的计算方法数值化描述预测结果概率分布和期望结果概率分布之间的误差，最终以误差反传的方式更新神经网络的参数，使神经网络模型能更准确的逼近飞机的真实飞行路线完成了飞行航迹的预测任务，就可以根据预测的结果进行飞机冲突判断了在判断之初，航迹数据首先经过一个筛选算法大幅降低整体算法的计算复杂度，然后通过接近程度计算方法量化飞机群中两两飞机间的空间距离，并将这个空间距离和评判标准进行比较，判断多架飞机间是否会发生碰撞冲突经过不断实验分析总结提高，本文提出了一套完整的新颖的飞机冲突检测算法，为飞机碰撞冲突检测问题的解决方案再添新枝同时，创造性地提出Spiking神经网络求解方法概率分布误差计算方法等方法，并自主推导新方法下神经网络参数的调节机制，为神经网络模型构建及其学习算法的研究贡献了一点微薄的力量

关键词：冲突检测航迹预测 Spiking神经网络多脉冲学习算法冲突发生概率

来源：评论

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基于仿脑计算架构的图像识别方法研究

基于仿脑计算架构的图像识别方法研究

引用

作者：宋世明天津大学

学位级别：硕士

模式识别是人脑强大认知能力的体现之一。尽管有各种各样的模式识别技术被提出来模拟生物体杰出的认知能力,然而与生物体高效的运作方式相比,这些方法无论是在生物可信度还是识别准确率方面都还有很大的差距。研究表明,生物体使用二值... 详细信息

模式识别是人脑强大认知能力的体现之一。尽管有各种各样的模式识别技术被提出来模拟生物体杰出的认知能力,然而与生物体高效的运作方式相比,这些方法无论是在生物可信度还是识别准确率方面都还有很大的差距。研究表明,生物体使用二值形式的离散脉冲来进行信息传递和处理。受此启发,脉冲神经网络被提出来,用以研究基于脉冲的认知机理及计算特性。然而,设计一个基于脉冲神经网络的高效且生物置信度高的图像识别框架仍存在较大挑战。编码是其中涉及的一个重要环节,由此先前的工作大体可分为两大类:基于速率的或基于时序的方法。然而当前这些方法存在不同的瓶颈:基于速率的计算效率低,而基于时序的识别精度低。因此,开发一种兼顾效率和精度的模型变得十分重要。针对这一问题,本研究提出了一种基于时序编码的多脉冲图像识别框架。实验结果表明,本研究提出的方法展示了出色的识别精度和鲁棒性,大幅提升了时序模型的性能,甚至可以与基于速率的方法相媲美,更重要的是具有更加轻量的网络结构和更少的脉冲数目。此外,受到生物系统中普遍存在的脉冲迸发现象的启发,本研究提出了增强脉冲的新概念。然而,如何对增强脉冲进行学习和处理仍不清楚。本研究提出了两种基于增强脉冲的神经元学习算法,并通过二分类任务和图像识别任务对算法的性能进行了深入的分析和探讨。实验表明本研究提出的算法能有效提升基线方法的学习能力和时序图像识别框架的精度,体现了增强脉冲及其学习算法的优势。本研究提出的图像识别框架和增强脉冲学习算法体现了基于脉冲计算的高效率、低能耗等优势,为进一步在神经形态芯片上实现奠定了基础,同时也为类脑计算提供了新的潜在发展方向,并有助于提升类脑计算领域的影响力。

关键词：脉冲神经网络图像识别时序编码多脉冲学习算法增强脉冲

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