脉冲神经网络的监督学习算法研究综述_蔺想红

资 源 简 介

脉冲神经网络的监督学习算法研究综述_蔺想红

详 情 说 明

脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）作为第三代神经网络模型，因其更接近生物神经系统的信息处理机制而备受关注。与传统的以连续值传递信息的神经网络不同，SNN通过离散的脉冲序列进行通信，这使得其在时间编码、能耗效率等方面具有显著优势。然而，如何设计高效的监督学习算法以训练SNN，一直是该领域研究的核心挑战之一。

生物神经元通过突触可塑性调整连接权重，这一机制启发了多种SNN监督学习算法的设计。例如，基于脉冲时间依赖可塑性（STDP）的规则，能够根据前后神经元脉冲的时间差调整突触权重，从而实现对时序模式的捕捉。此外，研究者还将传统神经网络的反向传播算法进行适应性改造，提出了适用于SNN的时空反向传播方法，以解决脉冲信号不可微的问题。

在实际应用中，SNN的监督学习算法需要权衡生物合理性与计算效率。一方面，更接近生物神经机制的学习规则往往计算复杂度较高；另一方面，简化的工程化算法可能在性能上有所妥协。未来研究可能会进一步探索脉冲编码的优化、多层SNN的深度学习方法，以及与其他神经形态计算技术的结合，以推动SNN在模式识别、机器人控制等领域的实用化进程。