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带延迟调整的脉冲神经元学习算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.45 MB | 2021-06-11

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　　脉冲神经元有监督学习算法通过梯度下降法调整神经元的突触权值，但目标学习序列长度的增加会降低其精度并延长学习周期。为此，提出一种带延迟调整的梯度下降学习算法。将每个突触的延迟作为学习参数，在学习过程中调整权值，同时对突触的延迟时间进行梯度下降调整，从而使神经元激发岀目标脉冲序列。实验结果表明，该算法在不增加算法复杂度的情况下，能够提高神经元学习复杂脉冲序列的能力，且收敛速度较快。

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