改进的脉冲神经元学习算法：带延迟梯度下降

"带延迟学习的脉冲神经元梯度下降学习算法" 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是当前神经网络研究的一个重要领域，它模仿生物大脑中神经元的工作机制，其中信息以脉冲或尖峰的形式进行传递。与传统的基于连续值的神经网络不同，SNNs的输入和输出都是时间序列的脉冲，这种特性使得它们在处理时序数据和模拟生物神经系统的复杂动态方面具有独特优势。 现有的脉冲神经元有监督学习算法主要基于梯度下降法来调整神经元之间的连接权重，以优化网络的性能。然而，这种方法面临一个挑战：随着目标学习序列长度的增加，其精度可能会下降，同时需要更长的学习周期来达到收敛。这个问题部分归因于固定不变的突触延迟，而在生物神经系统中，神经元之间的延迟是可变的。 针对这一问题，文章提出了一个新的学习算法，即带延迟学习的脉冲神经元梯度下降算法。在这个算法中，每个突触的延迟被当作一个可学习的参数，不仅调整权重，还同时调整突触延迟，使其能够适应不断变化的输入时间特征。这种动态调整延迟的机制增强了网络对复杂脉冲序列的学习能力，并且可以加快学习的收敛速度。 实验证明，通过引入延迟学习，可以在不显著增加算法复杂度的情况下，提高SNNs对复杂时间序列模式的识别和学习效率。此外，这种算法的创新性在于其生物启发式的特性，更接近真实神经系统的运作方式，这有助于推动神经网络模型在模拟大脑功能和解决实际问题上的进步。 该研究得到了国家自然科学基金、广东省科技计划基金和广东省哲学社会科学“十二五”规划学科共建项目的资助，进一步强调了其在理论和应用研究中的重要性。通过在《计算机工程》期刊网络首发，该成果得以快速分享，展示了科研领域的最新进展，也为后续的神经网络研究提供了新的思路和方法。