一种脉冲神经网络.pdf

一种基于GPU的脉冲神经网络模拟策略.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565083 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210195102.8 (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人南京航空航天大学地址 21110

2023-05-08 约1.06万字 9页立即下载

一种使用神经网络估计交会脉冲的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114547536 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210053772.6 (22)申请日 2022.01.18 (71)申请人中国西安卫星测控中心地址 710

2023-05-06 约9.94千字 11页立即下载

一种从人工神经网络到脉冲神经网络的最优转换方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819139 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110111807.2 (22)申请日 2021.01.27 (71)申请人电子科技大学地址

2023-06-04 约1.46万字 10页立即下载

脉冲耦合神经网络.ppt 脉冲耦合神经网络在图像处理上的应用研究报告人：XXX XXX 目录 1理论基础 2基本模型及其功能特性 3应用与实验 4展望理论根底猫、猴等哺乳动物的大脑视觉系统产生的同步脉冲现象视觉系统的 Eckhorn数学模型 Johnson等人对Eckhorn 模型进行了改进与简化，诞生了脉冲耦合神经网络，它在国际上被称为第三代人工神经网络 哺乳动物视觉通路示意图根本模型及其功能特性 2.1Eckhorn神经元模型 XXXX年根本模型及其功能特性 2.2脉冲耦合神经网络模型〔PCNN模型〕根本模型及其功能特性 2.3工作原理 PCNN的运行行为是各神经元相互独立运行的组合，在外

2025-04-03 约1.71千字 16页立即下载

类脑芯片脉冲神经网络.pdf 类类脑脑芯芯片片与与脉脉冲冲神神经经网网络络引引言言类脑芯片与脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork,SNN）是近年来人工智能与神经科学交叉领域的前研究方向。随着传统冯·诺依曼架构的算力瓶颈逐渐显现，以及人工智能对低功耗、高实时性需求的增长，模仿生物神经系统工作机制的类脑计算技术成为突破现有局限的重要路径。类脑芯片通过模拟神经元的脉冲发放特性，结合脉冲神经网络的时间编码机制，在图像识别、机器人控制、认知计算等领域展现出独特优势。本文将从类脑芯片的基本原理、脉冲神经网络的核心特征、技术挑战、应用场景及未来发展方向展开系统论述。一一、、类类脑脑芯芯片片的的基基本本原原

2025-04-07 约2.71千字 2页立即下载

神经形态芯片的脉冲神经网络实现.docx 神经形态芯片的脉冲神经网络实现一、神经形态芯片的技术背景与价值（一）神经形态计算的起源与发展神经形态计算的概念最早由加州理工学院CarverMead教授于1980年代提出，其核心思想是模仿生物神经系统的结构与功能。2011年IBM推出的TrueNorth芯片标志着神经形态计算进入工程化阶段，该芯片集成100万个神经元和2.56亿个突触，功耗仅为70毫瓦。根据《自然》杂志2020年统计数据，全球已有超过30家科研机构和企业投入神经形态芯片研发，年均研究经费增长率达25%。（二）与传统计算架构的本质差异与传统冯·诺依曼架构相比，神经形态芯片采用事件驱动机制，仅在接收到脉冲信号时激活相应计

2025-04-30 约1.77千字 3页立即下载

一种面向多脉冲神经网络监督学习的精确突触调整方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种面向多脉冲神经网络监督学习的精确突触调整方法[发明专利] 一、背景技术 (1)随着人工智能技术的快速发展，神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。其中，多脉冲神经网络（MPNN）因其能够模拟生物神经元的脉冲特性，在处理动态信息方面具有独特优势。然而，传统的MPNN在训练过程中存在一个关键问题，即突触权重调整的精确性不足。突触权重的调整是神经网络学习过程中的核心环节，直接影响着模型的性能和收敛速度。据统计，在深度学习模型中，约80%的时间用于优化权重参数，而精确的权重调整对于提高模型性能至关重要。 (2)现有的MPNN监督学习算法在突触调整方面存在一些局限性。例

2025-01-19 约2.33千字 5页立即下载

一种基于仿生分层脉冲神经网络的AER对象识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881070 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210362159.2 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.04.0

2023-05-15 约2.09万字 15页立即下载

类脑脉冲神经网络商业发展计划书.docx 类脑脉冲神经网络商业发展计划书第PAGE1页 TOC\o1-3\h\z\u类脑脉冲神经网络商业发展计划书 2 一、引言 2 1.项目背景介绍 2 2.类脑脉冲神经网络概述 3 3.商业发展计划书的目的和结构 4 二、市场分析 6 1.行业现状及趋势分析 6 2.目标市场定位 7 3.竞争对手分析 8 4.市场机遇与挑战 10 三、产品与技术 11 1.类脑脉冲神经网络技术原理 11 2.产品研发进展与成果 13 3.技术优势及特点 14 4.研发计划与发展路线 15 四、商业模式与策略 17 1.商业模式设计 17 2.产品市场定位与策略 19 3.营销策略及推广方案 20 4.渠道建设与管

2025-03-19 约2.88万字 48页立即下载

面向流数据的图脉冲神经网络在线学习研究.pdf 摘要摘要流数据是指数据以流的形式快速、大量、顺序地到达，相对于传统的静态数据处理流程，实际场景中的数据往往是以流数据的形式存在的，例如多导睡眠图、交通流数据、金融流数据等。面向流数据的在线学习算法在近年来一直被广泛研究，而脉冲神经网络作为新一代的计算模型，具有更好时空信息处理能力，还有着良好的在线学习能力，因此其更适合流数据的计算。但是现有的脉冲神经网络在线学习算法往往需要大量地存储时间状态信息从而导致训练的

2025-03-30 约9.01万字 57页立即下载

基于光脉冲神经网络的全光逻辑研究.pdf 目录摘要I ABSTRACTII 第一章绪论1 1.1光子神经网络研究背景及意义1 1.2研究现状2 1.3论文的主要工作及安排6 第二章SOA光子脉冲LIF神经元特性9 2.1生物LIF神经元工作原理9 2.2SOA光子脉冲LIF神经元载流子动态分析11 2.3光子脉冲LIF神经元的传输特性分析14 2.3.1脉冲在SOA中的传播速率分析14 2.3.2光脉冲在SOA中的放大特性分析16 2.4LIF神经元的影响因素19 2.4.1SOA注入电流对响应特性的影响19 2.4.2SOA时间积分响应特性19 2.4.3SOA阈值判决响应特性19 2.4小结20 第三章基于SOA的光子脉冲LIF

2024-12-07 约7.46万字 60页立即下载

类脑脉冲神经网络项目创业计划书.docx 类脑脉冲神经网络项目创业计划书第PAGE1页 TOC\o1-3\h\z\u类脑脉冲神经网络项目创业计划书 3 一、项目概述 3 1.项目背景及重要性 3 2.项目愿景与使命 4 3.项目目标与预期成果 5 二、市场分析 7 1.市场需求分析 7 2.目标客户群体定位 8 3.竞争对手分析与优劣势评估 10 4.市场趋势预测与应对策略 11 三、技术介绍与创新点 13 1.类脑脉冲神经网络基本原理 13 2.技术研发团队成员介绍 14 3.技术创新点与差异化竞争 16 4.技术发展前景展望 17 四、产品与服务 19 1.产品介绍及功能特点 19 2.服务内容与服务流程 20 3.产品研发计划

2025-03-12 约3.73万字 63页立即下载

类脑脉冲神经网络商业发展计划书.docx 类脑脉冲神经网络商业发展计划书随着人工智能技术的飞速发展，类脑脉冲神经网络作为一种新兴的神经网络模型，具有极高的研究价值和商业潜力。以下是一份详细的内容：一、市场分析 1.市场背景近年来，人工智能技术在全球范围内得到了广泛关注和应用。类脑脉冲神经网络作为模仿人脑神经元工作原理的神经网络模型，具有强大的并行计算能力和实时处理能力，有望在多个领域实现突破。 2.市场需求随着数据量的爆发式增长，传统神经网络模型在处理大规模、实时性任务时面临诸多挑战。类脑脉冲神经网络凭借其独特优势，能满足市场对于高性能计算和实时处理的需求。 3.市场规模据统计，全球人工智能市场规模预计在2025年将达到约1

2025-04-14 约1.38千字 6页立即下载

类脑脉冲神经网络商业发展计划书.docx 类脑脉冲神经网络商业发展计划书一、项目背景及市场分析 1.1项目背景随着人工智能技术的迅速发展，类脑脉冲神经网络作为一种模仿人脑神经元结构和功能的新型神经网络模型，在图像识别、自然语言处理、智能控制等领域展现出巨大的应用潜力。我国政府高度重视人工智能产业发展，为类脑脉冲神经网络的研究与应用提供了良好的政策环境。 1.2市场分析近年来，全球人工智能市场规模持续扩大，预计未来几年将保持高速增长。类脑脉冲神经网络作为人工智能领域的一个重要分支，市场前景广阔。在各个行业中，类脑脉冲神经网络技术具有广泛的应用需求，如智能家居、智能医疗、自动驾驶、金融科技等。二、产品与技术 2.1产品定位我们的

2025-04-26 约1.22千字 5页立即下载

类脑计算芯片的脉冲神经网络映射.docx 类脑计算芯片的脉冲神经网络映射一、类脑计算芯片与脉冲神经网络的概述（一）类脑计算芯片的发展背景类脑计算芯片（NeuromorphicChip）是受生物神经系统启发的新型计算架构，其核心目标是通过模拟神经元和突触的动态特性实现高效能、低功耗的信息处理。根据国际半导体技术路线图（ITRS）预测，到2030年，传统冯·诺依曼架构将面临物理极限，而类脑计算芯片的能效比可达传统GPU的1000倍以上。例如，IBM的TrueNorth芯片以每秒每瓦特460亿次突触操作的能效表现，展现了其在图像识别领域的潜力。（二）脉冲神经网络的基本原理 脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork,SN

2025-05-02 约2.12千字 3页立即下载