18、脉冲神经网络与时间绑定：原理、挑战与解决方案

脉冲神经网络与时间绑定：原理、挑战与解决方案

1. 引言

在神经网络的研究领域，连接主义招募学习是一种离散时间算法。为了使其更接近大脑中的神经网络，有必要将其扩展到连续时间领域，这就涉及到了脉冲神经网络以及时间绑定的概念。接下来，我们将回顾经典神经网络研究，阐述脉冲神经网络模型的理论，探讨神经网络中概念表示的发展以及绑定问题，分析招募学习与时间绑定假设之间的关系，并介绍相关发展的历史背景。

2. 神经网络研究中的脉冲神经元

2.1 人工神经网络的发展历程

人工神经网络，也称为连接主义网络，是受生物神经细胞（神经元）启发而构建的数学模型。最早由McCulloch和Pitts在1943年提出的“经典”人工神经网络，旨在对神经系统进行逻辑抽象。这些由简单离散处理元素组成的网络被证明具有通用计算能力，其处理元素被广泛称为McCulloch - Pitts神经元或线性阈值单元（LTU）。

在Maass的分类中，LTU属于第一代神经网络。早期的机器学习，即Maass所说的第二代网络，随着反向传播算法的发明而出现，该算法使得解决线性不可分的分类问题成为可能。

2.2 脉冲神经网络的出现

近年来，神经建模的进展催生了第三代神经网络——脉冲神经网络。脉冲神经元与McCulloch - Pitts神经元的本质区别在于对激活（输出）函数的解释。在第二代神经网络中，单元的输出是一个实数值，被假设为代表生物神经元在离散时间步k的平均 firing 率。而在连续时间的脉冲神经元中，在 firing 时刻的输出是实际的脉冲。

2.3 平均 firing 率模型的局限性

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