基于贝叶斯脉冲神经网络的小样本图像分类算法研究.pdf
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摘要
摘要
近年来，深度学习技术依赖于庞大的数据样本在图像分类领域取得了瞩目的
成果。但在很多实际应用场景中，仍存在着数据资源有限及标注成本高的问题。因
此，小样本学习应运而生，并在图像分类等领域展现出强大的潜力与优势。但是，
在处理具有时空特性的数据时，传统的小样本方法不能有效利用时间信息对数据
特征进行提取。脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork，SNN）作为一种模拟生物
神经系统工作方式的网络模型
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