论文研究 基于梯度下降的脉冲神经元精确序列学习算法.pdf

基于梯度下降的脉冲神经元有监督学习算法通过计算梯度最小化目标序列和实际输出序列间的误差使得神经元能激发出目标脉冲序列。然而该算法中的误差函数是基于实际输出脉冲序列和相对应的目标输出脉冲序列动态构建而成，导致算法在收敛时可能出现实际输出序列的个数和期望输出个数不相等的情况。针对这一缺陷提出了一种改进的脉冲神经元梯度下降学习算法，算法在学习过程中检测目标序列脉冲个数和实际激发脉冲个数，并引入虚拟实际激发脉冲和期望激发脉冲构建误差函数以分别解决激发个数不足和激发个数多余的问题。实验结果证明该算法能有效地防止学习算法在输出脉冲个数不等的情况下提前结束，使得神经元能够精确地激发出目标脉冲序列。