联合突触权重和延迟可塑性的高效多脉冲学习算法研究

高嘉潞于强唐华锦黄铁军

天津大学; 浙江大学; 北京大学;

摘要：

基于脉冲的信息表达被认为是大脑进行稀疏、高效信息处理的基础,但是如何高效地处理和学习离散的脉冲仍然是一个具有挑战的问题.本文受突触延迟在生物可塑性中的重要作用所启发,将突触延迟引入脉冲神经元模型中,基于以发放期望脉冲数目为目标的高效多脉冲学习算法EML提出了两种针对延迟的学习方法:间断和连续延迟学习,其中连续延迟学习解决了间断延迟学习中延迟调整波动大的问题.两种延迟学习方法分别与权重学习结合得到了两种联合突触权重和延迟可塑性的多脉冲学习算法,命名为Discontinuous EML-DL和Continuous EML-DL.本文首先对所提出的两种算法的学习动态特性进行了初步验证;进而,探索了所提出算法…展开v

关键词：脉冲神经网络、多脉冲学习、突触延迟、神经形态计算

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：之江实验室开放课题2021KC0AB03

在线出版日期：2022-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：2065-2079