基于STDP机制的脉冲神经网络自组织功能研究

基本信息
批准号:61305077
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:22.00
负责人:周茜
学科分类:
依托单位:河北工业大学
批准年份:2013
结题年份:2016
起止时间:2014-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:郭磊,万晓伟,陈云芝,杨娜娜,孙逸飞
关键词:
STDP机制脉冲神经网络调控规律自组织
结项摘要

Recently spiking neural networks attract more and more research interest in artificial neural network field. These kind of neural networks encode information in the timing of single spikes, and not only just in their average firing frequency. Hence, they can encode more information. Spiking neural networks are more computational powerful and biologically more realistic in parallel processing pattern. Synaptic modification rule of STDP (Spike-timing-dependent plasticity) makes Heb learning more accurate and is known to be closely related to learning and memory process of brain function. In this project, how STDP dynamically regulates spiking neural network structure and the cooperative activity between neurons will be studied. It will be useful to the design of better adaptive neural network and the application of spiking neural network. Moreover, the project will try to determine spiking neural network with specific function, that is the input-output relation of the network will not alter with the change of internal structure. It will make preparations for the implementation of adaptive circuit.

最近几年来,人工神经网络的研究重点逐渐转向更具生物真实性的脉冲神经网络。脉冲神经网络采用脉冲编码(spike coded)而非频率编码,因此这种新型的神经网络可以获得更多的信息和具备更强的计算能力,而且在分布式计算更好的模拟了生物神经网络的处理方式。STDP突触可塑性机制是一种时间窗口非对称形式的Hebbian 学习,使Hebb学习算法更为精确,被认为与学习、记忆的神经网络机制密切相关。本课题研究基于STDP机制的脉冲神经网络,旨在提取不同结构脉冲神经网络中STDP机制对网络的调控规律,包括STDP机制对网络结构的动态调节,对神经元之间的协同作用的调节,为构造新型的自组织神经网络以及脉冲神经网络的具体应用打下基础;利用STDP自适应调节机制,构造输入-输出关系不随内部拓扑结构改变而改变的脉冲神经网络,为实现自组织功能电路做准备。

项目摘要

近年来,人工神经网络的研究重点逐渐转向脉冲神经网络,与传统神经网络相比,该网络考虑了神经元的时间编码,且更符合生物神经网络的特点。基于STDP突触可塑性的脉冲神经网络可模拟生物神经网络的信息处理机制,以学习生物神经网络的自组织功能。本项目构造并研究了基于STDP机制的不同网络结构的脉冲神经网络模型,提取了不同结构脉冲神经网络中STDP机制对网络的调控规律,发现STDP机制可促进前馈结构脉冲神经网络中神经元集群的同步;在STDP机制下,网络规模及连接概率会影响神经元集群放电特性及同步特性,网络规模较小时,低连接概率和全连接模式下网络神经元同步放电状态较好,网络规模较大时,高连接概率的网络同步放电活动较好;在STDP机制的调节作用下,噪声激励有助于改善同步性较差的神经元集群,抑制同步性较好的集群,使整个网络的同步放电活动更加一致,提高网络同步放电活动的鲁棒性,揭示了突触可塑性是影响生物自适应抗扰特性的重要因素,为借鉴生物神经网络的信息处理机制而构造新型的自组织神经网络以及脉冲神经网络的具体应用打下了基础;利用STDP可塑性的调节作用,构造了输入-输出关系不随内部拓扑结构改变而改变的脉冲神经网络,并进行了网络模型的抗扰仿真分析,当网络中间层部分神经元被损伤时,网络的输出频率能够基本维持不变,该研究有助于提高电路自适应抗扰能力以及设计实现自组织功能电路。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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