脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法

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作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 极市导读   脉冲神经网络 (SNN) ，旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距，使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算，更接近生物神经元机制， 但其实用价值却一直存在着争议。本文深入浅出的带大家学习和了解这一研究方向及其模型的训练过程。 本文目录 1 脉冲神经网络简介 2 脉冲神经网络原理 3 脉冲神经网络数据集 4 脉冲神经网络训练方法 5 脉冲神经网络评价指标 1 脉冲神经网络简介 脉冲神经网络 (SNN) 属于 第三代神经网络模型 ，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中，是一种 模拟大脑神经元动力学 的一类很有前途的模型。 那么什么是第一代和第二代神经网络模型呢？ 第一代神经网络 第一代神经网络又称为感知器，在1950年左右被提出来 ………………………………