spiking neural network 脉冲神经网络

生物学背景

神经科学(英语:neuroscience),又称神经生物学,是专门研究神经系统的结构、功能、发育、演化、遗传学、生物化学、生理学、药理学及病理学的一门科学。对行为及学习的研究都是神经科学的分支。

对人脑研究是个跨领域的范畴,当中涉及分子层面、细胞层面、神经小组、大型神经系统,如视觉神经系统、脑干、脑皮层。

最高层次的研究就是结合认知科学成为认知神经科学,其专家被称为认知心理学家。一些研究人员相信认知神经科学提供对思维及知觉的全面了解,甚至可以代替心理学。

神经元结构

典型神经元的结构(来自wikipedia)
  • 树突为神经元的输入通道,其功能是将自其他神经元所接收的动作电位(电信号)传送至细胞本体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传送至树突上。与长度可达约1米的轴突相比,树突通常较短。

  • 轴突(Axon)由神经元组成,即神经细胞之细胞本体长出突起,功能为传递细胞本体之动作电位至突触。

生物学功能

  • 陈述性记忆:对事件、人物等有意识回忆,相对容易记住和忘记

  • 非陈述性记忆:对抽象、感知、动作和习惯等无意识操作

  • 突触可塑性(Synaptic plasticity)指神经细胞间的连接,即突触,其连接强度可调节的特性。突触可塑性的产生有多种原因,例如:突触中释放的神经递质数量的变化,细胞对神经递质的反应效率。突触可塑性被认为是构成记忆和学习的重要神经化学基础。

脉冲

Biological neurons use short and sudden increases in voltage to send information. action potentials, spikes or pulses.

SNN 脉冲神经网络

信息承载

SNN的信息承载,仅仅是靠脉冲频率吗?等价于二值的普通编码吗?

neurons encode information in the timing of single spikes, and not only just in their average firing frequency.

独特之处

they can encode temporal information in their signals, but therefore do also need different and biologically more plausible rules for synaptic plasticity.

疑问

SNN的图像分类等常见任务上效果怎样?

SNN的优势是什么,独特之处是什么?

一个image怎样转化成脉冲作为网络输入?

firing rate表示信号强弱,单个脉冲有什么意义?