Spiking-Neural-Network用于分类问题

最新推荐文章于 2025-04-28 22:37:44 发布
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本文介绍了使用Python实现硬件友好的SNN网络，采用Winner-takes-all架构，利用STDP算法进行训练。主要内容包括SNN的网络组成、元素定义、分类步骤、STDP工作原理及训练注意事项。通过3类图像数据集的训练展示SNN学习过程，探讨了图片输入、神经元模型以及权重更新的替代方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


这一部分主要说此代码将要用python实现硬件友好的SNN网络。此网络的训练将用到STDP算法。
网络涉及到的元素包括：

在这里插入图片描述
SNN的架构有很多，本文采用Winner-takes-all SNN架构：从前（输入层）到后（输出层）传递，假设神经元互相之间不影响对方。

网络组成：神经元、突触、感受野、spike train

神经元Neuron——产生spike train
突触Synapse——权重时延通道：通过这一步搭建起了SNN有学习过的权重的框架——spike train转换为PSP再转换为spike train。
感受野Receptive field：神经元在感受野中产生响应——模拟值。假如输入是一张图片，那么加了感受野的部分就可以增强或减弱其膜电位。
spike train——做为SNN网络输入和输出的时间序列信号。将在感受野的滑动窗口产生的模拟值转化为时间序列信号。本文采用的编码方法是 rate coding。
spike train&膜电位&PSP的区别：

  • 膜电位
    • <
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