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脈衝神經網路Spiking neural network

在實踐中脈衝神經網路和已被證明的理論之間還存在一個主要的不同點。脈衝神經網路已被證明在神經科學系統中有作用,而在工程學中還無建樹,一些大規模的神經網路已經被設計來利用脈衝神經網路中發現的脈衝編碼,這些網路根據儲備池計算的原則,但是現實中,大規模的脈衝神經網路計算由於所需計算資源多而產能小,發展受限,造成了只有很少的大規模脈衝神經網路被用來解決複雜的計算問題,而這些之前都是由第二代神經網路解決的。第二代神經網路模型中難以加入時間,脈衝神經網路(特別當演算法定義為離散時間時)相當容易觀察其動力學特徵。我們很難建立一個具有穩定行為的模型來實現一個特定功能。

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