發(fā)布時(shí)間：2017-04-18 07:29

  本文關(guān)鍵詞：基于脈沖序列內(nèi)積的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：神經(jīng)科學(xué)的最新研究成果表明,大腦中神經(jīng)信息是通過(guò)脈沖精確定時(shí)編碼的,而不僅僅是通過(guò)脈沖發(fā)放頻率來(lái)編碼信息�；诿}沖精確定時(shí)編碼的第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),非常適合實(shí)現(xiàn)大腦神經(jīng)信號(hào)的處理問(wèn)題,是進(jìn)行復(fù)雜時(shí)空信息處理的有效工具。但由于其內(nèi)在的不連續(xù)和非線性機(jī)制,構(gòu)建高效的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法非常困難,同時(shí)也是該研究領(lǐng)域的重要問(wèn)題。本文首先介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的基本框架,以及性能評(píng)價(jià)原則,包括脈沖序列學(xué)習(xí)能力、離線與在線處理性能、學(xué)習(xí)規(guī)則的局部特性和對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的適用性。此外,對(duì)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的梯度下降學(xué)習(xí)規(guī)則、突觸可塑性學(xué)習(xí)規(guī)則和脈沖序列卷積學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行了詳細(xì)的討論,通過(guò)對(duì)比分析指出了現(xiàn)有算法存在的優(yōu)缺點(diǎn)。其次,基于脈沖序列內(nèi)積的定義,提出了一種新的脈沖神經(jīng)元監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。該算法應(yīng)用脈沖序列的內(nèi)積構(gòu)造多脈沖誤差函數(shù)和對(duì)應(yīng)的突觸學(xué)習(xí)規(guī)則,并通過(guò)神經(jīng)元的實(shí)際脈沖發(fā)放頻率自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率。將該算法應(yīng)用于脈沖序列的學(xué)習(xí)任務(wù),其中期望脈沖序列采用Poisson過(guò)程或線性方法編碼,同時(shí)分析了不同學(xué)習(xí)率、不同輸入神經(jīng)元數(shù)目、不同期望輸出脈沖序列的長(zhǎng)度、不同輸入與期望輸出脈沖序列的發(fā)放頻率以及不同核函數(shù)等因素對(duì)該算法學(xué)習(xí)性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較高的學(xué)習(xí)精度和良好的適應(yīng)能力,在處理復(fù)雜的時(shí)空模式學(xué)習(xí)問(wèn)題時(shí)十分有效。最后,將基于脈沖序列內(nèi)積的脈沖神經(jīng)元監(jiān)督學(xué)習(xí)算法推廣到了多層前饋脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一種新的基于脈沖序列內(nèi)積的多層前饋脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。將該算法應(yīng)用到Wisconsin乳腺癌數(shù)據(jù)集分類(lèi)問(wèn)題,驗(yàn)證該算法對(duì)非線性模式分類(lèi)問(wèn)題的求解能力。采用線性脈沖序列編碼方法對(duì)Wisconsin乳腺癌數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,分析了訓(xùn)練結(jié)果以及隱含層神經(jīng)元數(shù)目對(duì)分類(lèi)準(zhǔn)確度的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效地解決非線性模式分類(lèi)問(wèn)題,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 監(jiān)督學(xué)習(xí) 脈沖序列的內(nèi)積 多層前饋網(wǎng)絡(luò) 反向傳播算法
【學(xué)位授予單位】：西北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP183
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 1 緒論11-26
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本理論12-14
• 1.2.1 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的基本框架12-13
• 1.2.2 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能評(píng)價(jià)13-14
• 1.3 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀14-23
• 1.3.1 基于梯度下降規(guī)則的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法14-18
• 1.3.2 基于突觸可塑性規(guī)則的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法18-21
• 1.3.3 基于脈沖序列卷積的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法21-23
• 1.4 本文的研究工作23-24
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)24-26
• 2 脈沖序列內(nèi)積的相關(guān)理論26-33
• 2.1 核方法以及RKHS的相關(guān)理論26-27
• 2.2 脈沖時(shí)間的內(nèi)積27-28
• 2.3 脈沖序列的內(nèi)積28-31
• 2.4 脈沖序列內(nèi)積的性質(zhì)31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 3 脈沖神經(jīng)元的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法33-46
• 3.1 脈沖響應(yīng)模型33
• 3.2 脈沖序列的轉(zhuǎn)換關(guān)系33-34
• 3.3 脈沖神經(jīng)元監(jiān)督學(xué)習(xí)算法34-36
• 3.3.1 多脈沖誤差函數(shù)34
• 3.3.2 突觸權(quán)值的學(xué)習(xí)規(guī)則34-35
• 3.3.3 學(xué)習(xí)率自適應(yīng)35-36
• 3.3.4 脈沖序列的相似性度量36
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果36-44
• 3.4.1 學(xué)習(xí)過(guò)程分析37-38
• 3.4.2 不同學(xué)習(xí)率的學(xué)習(xí)38-39
• 3.4.3 不同輸入神經(jīng)元數(shù)目的學(xué)習(xí)39-40
• 3.4.4 不同脈沖序列長(zhǎng)度的學(xué)習(xí)40-41
• 3.4.5 不同期望脈沖序列編碼的學(xué)習(xí)41-42
• 3.4.6 不同核函數(shù)的學(xué)習(xí)42-44
• 3.5 討論44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 4 多層前饋脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法46-52
• 4.1 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層前饋結(jié)構(gòu)46
• 4.2 多層前饋脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則46-48
• 4.3 非線性模式分類(lèi)問(wèn)題48-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 5 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 本文工作總結(jié)52
• 5.2 今后工作展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果59-60
• 致謝60

【相似文獻(xiàn)】

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