脉冲神经网络 (SNN) 是神经科学和人工智能的交叉点,是一种神经网络模型,能够模拟大脑中生物神经元的行为。 SNN 是使用专门的网络拓扑构建的第三代神经网络模型,它彻底改造了整个计算过程。
SNN 的特点是时间步骤离散,当输入达到某个阈值时,神经元会产生脉冲。这类似于生物神经元的工作方式,它们通过产生动作电位或脉冲相互通信。与传统的人工神经网络 (ANNs) 相比,SNNs 更加生物可解释,能够展现出更强大的计算特性。
脉冲神经网络的基本组成单元是脉冲神经元,它们通过突触相互连接。脉冲神经元的输入为脉冲信号,当神经元内部的电位达到一定阈值时,神经元会发放脉冲,然后电位迅速复位。这一过程模拟了生物神经元的充电、放电机制。
SNNs 的信息编码方式多样,可以基于脉冲的时间、频率、模式或序列等。这种编码方式的多样性使得 SNNs 能够适应不同的数据处理需求。
SNNs 的研究涉及神经元模型、突触可塑性机制、信息编码方式、学习算法等方面。在神经元模型方面,有多种模型来模拟生物神经元的活动模式,如单房室模型、 Hodgkin-Huxley 模型等。学习算法包括基于突触可塑性规则的赫布学习、脉冲时序依赖可塑性 (STDP) 等,以及基于反向传播的 ANN2SNN 转换方法和代理梯度方法等。
SNNs 在医疗健康、工业检测、智能驾驶等领域展现出广泛的应用潜力。它们在目标检测、动作识别、语义认知、语音识别等任务中具有突出的性能,显著提升了计算性能。
随着深度学习方法的引入,SNNs 的性能得到大幅度提升,脉冲深度学习 (Spiking Deep Learning) 成为新兴的研究热点。北京大学计算机学院田永鸿教授团队构建并开源了脉冲神经网络深度学习框架 SpikingJelly(中文名:惊蜇),提供了全栈式的脉冲深度学习解决方案。
脉冲神经网络作为第三代神经网络模型,具有独特的生物可解释性、时空动力学特性和低功耗优势,在 AI 应用中展现出广阔的发展前景。随着研究的深入和关键技术的突破,SNNs 有望在多个领域实现更广泛的应用,并推动人工智能技术的进一步发展。