基于脉冲序列核的脉冲神经元监督学习算法

摘要：

脉冲神经元应用脉冲时间编码神经信息，监督学习的目标是对于给定的突触输入产生任意的期望脉冲序列。但由于神经元脉冲发放过程的不连续性，构建高效的脉冲神经元监督学习算法非常困难，同时也是该研究领域的重要问题。基于脉冲序列的核函数定义，提出了一种新的脉冲神经元监督学习算法，特点是应用脉冲序列核构造多脉冲误差函数和对应的突触学习规则，并通过神经元的实际脉冲发放频率自适应地调整学习率。将该算法用于脉冲序列的学习任务，期望脉冲序列采用Poisson过程或线性方法编码，并分析了不同的核函数对算法学习性能的影响。实验结果表明该算法具有较高的学习精度和良好的适应能力，在处理复杂的时空脉冲模式学习问题时十分有效。

关键词：脉冲神经元、监督学习、脉冲序列核、内积、脉冲序列学习

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金No．61165002，No．61363059；甘肃省自然科学基金No．1506RJZA127；甘肃省高等学校科研项目2015A-013

在线出版日期：2017-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2877-2886