脉冲神经网络的简介

1. 脉冲神经网络的简介

脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码( rate coded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。思路是这样的，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其他神经元，提高或降低其膜电位。在脉冲神经网络中，神经元的当前激活水平（被建模成某种微分方程）通常被认为是当前状态，一个输入脉冲会使当前这个值升高，持续一段时间，然后逐渐衰退。出现了很多编码方式把这些输出脉冲序列解释为一个实际的数字，这些编码方式会同时考虑到脉冲频率和脉冲间隔时间。借助于神经科学的研究，人们可以精确的建立基于脉冲产生时间神经网络模型。这种新型的神经网络采用脉冲编码(spike coding)，通过获得脉冲发生的精确时间，这种新型的神经网络可以进行获得更多的信息和更强的计算能力。

2. 脉冲神经网络的介绍

脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 经常被誉为第三代人工神经网络。其模拟神经元更加接近实际，除此之外，它把时间信息的影响也考虑其中。思路是这样的，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其他神经元，提高或降低其膜电位。

3. 脉冲神经网络的分类

脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）与脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 容易混淆。脉冲耦合神经网络(PCNN)可以看做是脉冲神经网络(SNN)的一种，而脉冲神经网络(SNN)是更广泛的分类。两者其实无明显差异，都是基于脉冲编码（spike coding)。

4. 脉冲神经网络的历史

Alan Lloyd Hodgkin和Andrew Huxley在1952年提出了第一个脉冲神经网络模型，这个模型描述了动作电位是怎样产生并传播的。但是，脉冲并不是在神经元之间直接传播的，它需要在突触间隙间交换一种叫“神经递质”的化学物质。这种生物体的复杂性和可变性导致了许多不同的神经元模型。从信息论的观点来看，找到一种可以解释脉冲，也就是动作电位的模型是个问题。所以，神经科学的一个基本问题就是确定神经元是否通过时间编码来交流。时间编码表明单一的神经元可以取代上百个S型隐藏层节点。