spiking neural network 学习之编码器

最新推荐文章于 2025-11-20 07:07:56 发布
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#深度学习 #神经网络 #机器学习

本文深入解析了脉冲编码神经网络（SNN）中的泊松编码器，该编码器将输入数据转换为脉冲序列。通过泊松编码，512x512灰度图像可以被转化为[20, 512, 512]的0,1矩阵。这种编码方式使得连续值的数据能够适应SNN的离散输出特性，为神经网络处理视觉信息提供了一种新途径。

时间驱动：编码器 — spikingjelly alpha 文档https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/latest/clock_driven/2_encoding.html这个文档写得很详细了，这里主要补充自己的理解。

spiking neural network 神经元的输入和输出都是0,1序列，·但是图像，语音等数据都是离散值，因此需要编码

比如泊松编码器的举例，泊松编码器将输入数据 x 编码为发放次数分布符合泊松过程的脉冲序列，注意x需要归一化到[0,1]之间。输入是512*512的灰度图像x，输出spike的大小是[20,512,512]的0,1矩阵

 

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