De spikande neurala nätverk (SNNs) är den tredje generationen av neurala nätverk och presterar anmärkningsvärt bra i kognitiva uppgifter såsom mönsterigenkänning. Den spikavgivande och information processing mekanismer som finns i biologiska kognitiva system motivera tillämpningen av hierarkisk struktur och tidskodning mekanism i spikande neurala nätverk, som har uppvisat stark beräkningsförmåga. Den hierarkiska strukturen och tidskodningen kräver dock att neuronerna bearbetar information seriellt i rum respektive tid, vilket avsevärt minskar träningseffektiviteten. För utbildning de hierarkiska SNNs, de flesta befintliga metoder är baserade på den traditionella back-förökning algoritm, ärver sina nackdelar av lutning diffusion och känslighet på parametrar. För att behålla den kraftfulla beräkningskapaciteten hos den hierarkiska strukturen och tidskodningsmekanismen, men för att övervinna den låga effektiviteten hos de befintliga algoritmerna, en ny träningsalgoritm, föreslås Normalized Spiking Error Back Propagation (NSEBP) i detta dokument. I utmatningsberäkningen beräknas utmatningstiderna genom att lösa den kvadratiska funktionen i spikresponsmodellen i stället för att upptäcka postsynaptiska spänningstillstånd vid alla tidpunkter i traditionella algoritmer. Dessutom, i feedback viktmodifiering, den beräkningsfel förökas till tidigare lager av den presynaptiska spiken jitter i stället för lutning anständig regel, som inser lager-wised träning. Dessutom undersöker vår algoritm det matematiska förhållandet mellan viktvariationen och spänningsfelsändringen, vilket gör normaliseringen i viktmodifieringen tillämplig. Genom att anta dessa strategier överträffar vår algoritm de traditionella SNN flerskiktsalgoritmerna när det gäller inlärningseffektivitet och parameterkänslighet, vilket också demonstreras av de omfattande experimentella resultaten i detta dokument.
Metoden Normalized Spiking Error Back-Propagation (NSEBP) som föreslås i REF baseras på approximationer av den förenklade Spike Response Model för neuronen.
An Efficient Supervised Training Algorithm for Multilayer Spiking Neural Networks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}