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人類對(duì)于生物系統(tǒng)信息的處理主要依賴于構(gòu)成復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元，并且信息以脈沖的形式進(jìn)行傳輸。利用STDP學(xué)習(xí)算法構(gòu)建基于LIF模型的兩層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并對(duì)分類層算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種投票競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制。通過多次訓(xùn)練后對(duì)神經(jīng)元表現(xiàn)類別進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)投票，優(yōu)化同等神經(jīng)元數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)在圖像分類問題中的性能。在MNST數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，該投票竟?fàn)帣C(jī)制準(zhǔn)確率達(dá)到98.1%，與同等網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下未采用投票競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，準(zhǔn)確率平均提高了約6%，而且當(dāng)神經(jīng)元數(shù)目較少時(shí)，在不增加訓(xùn)練時(shí)間情況下，可以取得與更加復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同的訓(xùn)練結(jié)果。
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