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Spiking机器学习算法研究

【摘要】:近年来,以深度学习为代表的人工智能科学风起云涌,在图像、视频和语音识别等众多领域取得了突破性进展。但是距离达到人脑水平的类人智能或者具有自我意识的强人工智能还有很大的差距。为了实现该目标,类脑计算提供了一种新的思路和途径,其核心是使用更接近于生物神经工作机制的spiking神经元模型构建脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNNs)。与采用频率编码的传统神经网络相比,基于脉冲(spike)时间编码的脉冲神经网络可以对快速时变信息进行特征提取和分析,具有更多的生物解释性,且在硬件上更容易实现。但是,由于时间编码固有的复杂性以及脉冲产生函数不可导等原因,传统神经网络的学习算法不能直接应用于脉冲神经网络。当前,缺乏高效的学习算法已经成为脉冲神经网络研究的瓶颈问题,且大大限制了脉冲神经网络的应用。本文以spiking神经网络序列学习算法和聚合标签学习算法作为主要的研究内容,通过分析已有学习算法的优势和不足之处,探索spiking神经网络高效且鲁棒的学习机制。本文的主要贡献和创新点如下:1.提出了基于膜电压驱动的spiking神经元序列学习算法Mem Po-Learn。训练spiking神经元输出一个目标脉冲序列是生物神经元和spiking神经元的基本学习任务。由于现有的基于脉冲驱动的学习算法是以脉冲激发时间为信号调整权重,其学习机制具有间接性和复杂性,因此学习效率和准确率有待提高。Mem Po-Learn用神经元的膜电压作为权重调整的参考信号,可以更加简单高效的对权重进行调整。实验结果表明Mem Po-Learn学习算法具有更高的学习效率和准确率。2.提出了基于spiking精细步长学习的SSTS(Skip Scan Training Strategy)训练策略。本文首次分析了spiking学习算法的性能和模拟时间步长之间的关系。精细的时间步长虽然可以更加准确地模拟spiking神经元的运行过程,但过于精细的时间步长会显著加大学习过程中的训练难度、降低学习效率。为了解决这些问题,本文提出了SSTS(Skip Scan Training Strategy)训练策略。实验结果表明SSTS训练策略对Mem Po-Learn学习算法的准确率和效率有显著地提高。3.提出了动态激发阈值函数noise-threshold以提高spiking学习算法的抗噪能力。由于来自内部和外部的噪声干扰会严重影响spiking神经网络的学习及应用效果,本文通过分析spiking神经网络中噪声干扰神经元响应的主要途径,提出了noise-threshold训练策略,以此策略提高现有spiking神经网络学习算法的抗噪能力。实验结果表明,noise-threshold可以显著提高现有spiking学习算法对不同噪声的抗干扰能力。4.提出了一种简单且高效的聚合标签(Aggregate-Label)学习算法MPD-AL。在神经科学和机器学习领域中,时间信用分配问题长期存在。为了解决这个问题,有研究者提出了基于spiking神经网络的聚合标签学习算法。但现有的聚合标签学习算法是基于阈值驱动的,训练过程过于复杂,且效率较低。本文提出了一种更加简单、高效的聚合标签学习算法MPD-AL,实验结果表明MPD-AL在计算效率上明显优于传统方法。

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