脉冲神经网络原理及应用,脉冲神经网络项目名称

脉冲神经网络的简介

脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。

第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。

脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。

思路是这样的，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。

当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其他神经元，提高或降低其膜电位。

在脉冲神经网络中，神经元的当前激活水平（被建模成某种微分方程）通常被认为是当前状态，一个输入脉冲会使当前这个值升高，持续一段时间，然后逐渐衰退。

出现了很多编码方式把这些输出脉冲序列解释为一个实际的数字，这些编码方式会同时考虑到脉冲频率和脉冲间隔时间。借助于神经科学的研究，人们可以精确的建立基于脉冲产生时间神经网络模型。

这种新型的神经网络采用脉冲编码(spikecoding)，通过获得脉冲发生的精确时间，这种新型的神经网络可以进行获得更多的信息和更强的计算能力。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

脉冲神经网络的应用

脉冲神经网络大体上可以和传统的人工神经网络一样被用在信息处理中，