MATLAB中的脉冲神经网络(SNN)是一种基于神经元脉冲时序的信号传递方式的神经网络

最新推荐文章于 2025-03-23 15:52:58 发布
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文章标签： matlab 神经网络 开发语言
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本文介绍了如何在MATLAB中利用阈值模型实现脉冲神经网络(SNN)的仿真，涉及神经元和突触初始化，动态行为模拟，以及STDP学习规则。SNN广泛应用于机器视觉、模式识别和语音处理等领域，通过GPU加速或并行计算可优化仿真性能。

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MATLAB中的脉冲神经网络(SNN)是一种基于神经元脉冲时序的信号传递方式的神经网络。SNN提供了一种全新的生物学方法来模拟人类大脑的运作原理，同时可以在很多领域得到广泛应用，例如机器视觉、模式识别和语音处理等。

本文将介绍如何使用MATLAB实现SNN的仿真。首先需要明确的是，SNN由神经元和突触构成。突触模型有三种：线性模型、指数模型和阈值模型。本文将采用阈值模型来实现SNN的仿真。

以下是实现SNN仿真的MATLAB源代码：

%% 设置参数
num_neurons = 100; % 神经元数量
t_start = 0; % 开始时间
t_end = 500
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第三代神经网络——脉冲神经网络的仿真 MATLAB
2301_78484069的博客
06-29 441
在PCNNs中，每个神经元都有一个阈值和一个距离权值，当周围区域的灰度值与该神经元的阈值相近并且距离权值小于一定范围时，该神经元就会发生脉冲，向周围神经元发送信号。其中，脉冲神经网络(Pulse-coupled Neural Networks, PCNNs)就是一种基于时序神经元的神经网络模型，具备了很好的生物学特性和信息处理能力。与传统的神经网络不同，PCNNs的神经元采用脉冲信号而非连续信号进行信息传递，这使得它具有更快的计算速度和更好的噪声容忍度。最后，我们将仿真结果通过Scope模块输出即可。
用Matlab仿真脉冲神经网络
CoderExtra的博客
09-12 381
在脉冲神经网络中，神经元的活动通过离散的脉冲信号进行传递和处理。首先，我们需要定义脉冲神经元的模型。当神经元的输入超过阈值时，它会发出一个脉冲信号。使用Matlab仿真脉冲神经网络可以帮助我们理解脉冲神经元的行为和网络的动力学特性。接下来，我们可以使用这个神经元模型构建一个简单的脉冲神经网络。它模拟了神经元的膜电位随时间的变化，并在膜电位超过阈值时发出一个脉冲信号。最后，我们打印出两个神经元的脉冲信号。输出显示了两个神经元的脉冲信号，其中1表示神经元在相应时间步长发出脉冲，0表示没有脉冲。
脉冲神经网络：MATLAB实现脉冲神经网络(Spiking Neural Network，SNN) 用于图像分类（提供MATLAB代码）
IT猿手
06-28 7429
脉冲神经网络 (Spiking Neural Network，SNN) ，是第三代神经网络。其旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距，使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算，更接近生物神经元机制。脉冲神经网络与目前流行的神经网络和机器学习方法有着根本上的不同。SNN 使用脉冲——这是一种发生在时间点上的离散事件——而非常见的连续值。每个峰值由代表生物过程的微分方程表示出来，其中最重要的是神经元的膜电位。本质上，一旦神经元达到了某一电位，脉冲就会出现，随后达到电位的神经元会被重置。...
使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习附Matlab代码
最新发布
Matlab245的博客
03-23 804
脉冲神经网络 (Spiking Neural Networks, SNNs) 作为第三代神经网络，因其更接近生物神经元的运作方式，并且具有固有的时空信息处理能力，近年来受到了广泛关注。与传统的人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANNs) 不同，SNNs利用脉冲，而非连续激活值，进行神经元间的通信，从而能够模拟大脑的动态特性，例如时间编码和事件驱动处理。然而，SNNs的训练一直是一个挑战，传统的反向传播算法难以直接应用于脉冲信号的非可微特性。
使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习（Matlab代码实现）
m0_64583023的博客
04-25 601
脉冲神经网络简介：脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中，是一种模拟大脑神经元动力学的一类很有前途的模型。那么什么是第一代和第二代神经网络模型呢？
第三代SNN脉冲神经网络中IF-Neurons神经元的MATLAB模拟和仿真,含仿真操作录像
04-06
1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：SNN脉冲神经网络 3.内容：第三代SNN脉冲神经网络中IF_Neurons神经元的MATLAB模拟和仿真。SNN脉冲神经网络中IF_Neurons神经元的MATLAB仿真 RI =I_e_vect(i)*R_m; if (V_vect(i) > V_th) %cell spiked spike_flag=1; Times=0; end 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
Spike Timing-Dependent Construction Simulation：模拟基于 STDP 的用于脉冲神经网络的构造算法-matlab开发
06-01
尖峰时序相关构造是一种算法，旨在根据 Hebbian 尖峰时序相关可塑性 (STDP) 下的适应，从初始神经元群“生长”尖峰网络。 STDP 模拟生物神经网络适应，是根据突触前和突触后神经元尖峰的相对时间进行突触功效适应的过程。 当突触前神经元在突触后神经元出现尖峰之前立即出现尖峰时，不对称 Hebbian STDP 会产生兴奋性突触强度的增加。 这种构造性算法将 STDP 与模拟神经元作为与外部神经元连接的更大神经系统中的一个子群存在的假设相结合。 如果最近活跃的输入神经元集没有具有等效连接的关联模拟神经元，则假设存在具有这些连接的外部神经元并产生尖峰信号。 在 Hebbian STDP 下，这会导致与外部神经元的连接加强，并与最近活跃的输入神经元形成功能关联。 这个外部神经元与一组活动输入神经元相连，然后被添加到模拟神经元中。 该模拟已被开发作为应用于随机二维神经元场的尖峰时序相
Matlab实现基于SNN浅层神经网络的数据生成的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
01-13
内容概要：本文档详细介绍了一个使用 Matlab 实现基于浅层脉冲神经网络(SNN)的数据生成项目。从项目背景、目标、遇到的挑战和创新之处出发，介绍了基于SNN构建模型用于生成合成数据的目的，特别是适用于时序或时变...
SNN脉冲神经网络IF神经元脉冲仿真实现及操作教程
SNN是一种模仿生物神经系统功能的神经网络模型，它通过脉冲（spike）来传递信息，这种信息传递方式更加接近真实生物体神经元的工作机制。IF（Integrate-and-Fire，积分-发放）神经元模型是SNN中最基础的神经元模型之...
使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习 附Matlab代码.rar
03-11
脉冲神经网络是一种模仿生物神经系统中神经元和突触行为的新型神经网络，其与传统的人工神经网络（如多层感知机）最大的不同在于，SNN在时间上利用脉冲的发放和传播来传递信息。这种基于脉冲动态的网络模型，能够更...
snn脉冲神经网络 matlab仿真带gui界面
12-20
SNN脉冲神经网络是一种新型的神经网络模型，它模拟了生物神经元的兴奋和抑制过程，能够更好地处理非线性和时序信息。在Matlab中，我们可以使用Simulink和Neural Network Toolbox来实现SNN脉冲神经网络的仿真，并且...
第三代神经网络SNN脉冲神经网络中integrate-and-fire神经元matlab仿真测试,包含仿真操作录像，中文注释
04-21
1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：SNN脉冲神经网络 3.内容：第三代神经网络SNN脉冲神经网络中integrate-and-fire神经元matlab仿真测试。 Ni=15; %最大外部电流水平数目用于I-O曲线 del_I=2; %两个外部电流之间的差值（Iext=del_I * i，i=0,1,...,Ni） del_T=0.1; % 时间步长 C_noise=0; % 外部电流的噪音水平 T_noise=0; % 阈值值的噪音水平 x_max=500; % 最大时间 Mean_Ref=5; %不应期时间的平均值 STD_Ref=0; % 不应期时间的标准差 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
神经脉冲网络
09-04
snn图像识别，用pyNN编写的代码，用于训练单层前馈尖峰网络，具有全部连接，形成任意输入和目标输出尖峰模式之间的关联。或者，输入模式可以与由其他（教师）神经元提供的目标输出尖峰模式相关联。更多细节参见：Gardner，B。＆Grüning，A。（2016）。尖峰神经网络中的监督学习用于精确时间编码
SNN脉冲神经网络的工作原理的MATLAB演示仿真,带GUI界面,含仿真操作录像
04-06
1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：SNN脉冲神经网络 3.内容：SNN脉冲神经网络的工作原理的MATLAB演示仿真。仿真输出不同判决阈值条件下的脉冲形成过程。可以通过GUI界面进行相关操作。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
耦合脉冲神经网络PCNN用matlab实现
06-02
脉冲耦合神经网络是Eckhorn于20世纪90年代开始提出的一种基于猫的视觉原理构建的简化 神经网络模型 。 脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）与传统神经网络相比，有着根本的不同。 PCNN有生物学的背景，它是依据猫、猴等动物的大脑皮层上的同步脉冲发放现象提出的。
SNN脉冲神经图像识别【MATLAB代码】
09-05
利用第三代个人工神经网络中的单个脉冲神经元进行学习，实现字符识别。MATLA代码编写了Tempotron类，测试了二十六个字母图片，效果不错，计算量小。详细算法见Rober Gutig的论文《Tempotron: a neuron that learns spike timing-based decisions》 脉冲神经元主要以脉冲时间序列编码，比起卷积神经元，具有计算量小，所需训练样本少的特点，成为较为前沿的热点研究课题。在机器视觉和图像处理领域，脉冲神经网络具有较大的优势。
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）概述
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h__ang的博客
05-24 3万+
主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。 一. 脉冲神经网络的拓扑结构 同传统的人工神经网络一样，脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络（feed-forward spiking neural network）、递归型脉冲神经网络（recurrent spiking neural network）和混合型脉冲神经网络（hy...
基于SNN脉冲神经网络的Hebbian学习训练过程matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-13 2642
因此脉冲神经网络（SNN）在生物学上比ANN更现实，并且如果有人想了解大脑的计算方式，它无疑是唯一可行的选择。目前的情况是，SNN在准确性方面仍落后于ANN，但差距正在缩小，甚至在某些任务上可能消失，而SNN通常只需要更少的操作。SNN神经网络的学习方法也不是很好，作为传统的基于速率的网络而发展，使用反向传播学习算法。如果突触后神经元在突触后神经元后不久触发，则时间事件之间的因果关系是虚假的，权重会减弱。效果的强度由衰减指数调制，衰减指数的大小由突触前和突触后脉冲之间的时间常数比例时间差控制。...
【图像分割】基于脉冲耦合神经网络实现图像分割matlab代码
m0_60703264的博客
11-12 721
1 简介 1950s数字图像处理产生，从此学术界对它的研究连绵不绝。十多年之后，数字图像的处理被独立出来成了一门课程。图像分割技术是处理图像的一种基础技术，在图像处理领域中占了重要地位，且在图像工程、模式识别、计算机视觉等方面起着重要作用。本文正是以图像分割为研究课题，以如何能更好地图像进行省时而有效的分割为研究目的，提出了基于最大熵的脉冲耦合神经网络（PulseCoupled Neural Networks，简称PCNN）的方法。众所周知，有效的分割方法有利于理解图像的本质和后续的研究工作等，因此本文分
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