【摘 要】
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针对脉冲神经元基于精确定时的多脉冲编码信息的特点,提出了一种基于卷积计算的多层脉冲神经网络监督学习的新算法。该算法应用核函数的卷积计算将离散的脉冲序列转换为连续
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针对脉冲神经元基于精确定时的多脉冲编码信息的特点,提出了一种基于卷积计算的多层脉冲神经网络监督学习的新算法。该算法应用核函数的卷积计算将离散的脉冲序列转换为连续函数,在多层前馈脉冲神经网络结构中,使用梯度下降的方法得到基于核函数卷积表示的学习规则,并用来调整神经元连接的突触权值。在实验部分,首先验证了该算法学习脉冲序列的效果,然后应用该算法对Iris数据集进行分类。结果显示,该算法能够实现脉冲序列复杂时空模式的学习,对非线性模式分类问题具有较高的分类正确率。
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