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Spiking卷积神经网络模型研究及应用
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Spiking卷积神经网络模型研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
　　　　1.1 研究背景及意义第15-16页
　　　　1.2 国内外研究现状第16-19页
　　　　1.3 论文研究内容及章节安排第19-21页
第二章 Spiking神经网络基础理论第21-35页
　　　　2.1 生物神经元简介第21-23页
　　　　2.2 Spiking神经元模型第23-30页
　　　　　　　　2.2.1 Spiking神经元电位第23-25页
　　　　　　　　2.2.2 漏积分发放模型第25-28页
　　　　　　　　2.2.3 脉冲响应模型第28-30页
　　　　2.3 Spiking神经元编码第30-31页
　　　　　　　　2.3.1 Spiking时空模式第30页
　　　　　　　　2.3.2 平均发放率编码第30-31页
　　　　　　　　2.3.3 发放时间编码第31页
　　　　2.4 Spiking神经网络学习算法第31-33页
　　　　2.5 本章小结第33-35页
第三章 基于稀疏独立局部网络的Spiking卷积神经网络模型第35-55页
　　　　3.1 稀疏独立局部网络第35-38页
　　　　　　　　3.1.1 稀疏编码机制第35-36页
　　　　　　　　3.1.2 Spiking稀疏独立局部网络结构第36-38页
　　　　　　　　3.1.3 Spiking稀疏独立局部网络学习方法第38页
　　　　3.2 基于稀疏独立局部网络的Spiking卷积神经网络第38-43页
　　　　　　　　3.2.1 特征发现层神经元模型第38-40页
　　　　　　　　3.2.2 特征发现层学习方法第40-41页
　　　　　　　　3.2.3 Spiking卷积神经网络结构第41-43页
　　　　3.3 实验与分析第43-54页
　　　　　　　　3.3.1 实验数据集第43-44页
　　　　　　　　3.3.2 参数说明第44-45页
　　　　　　　　3.3.3 实验结果第45-52页
　　　　　　　　3.3.4 模型分析第52-54页
　　　　3.4 本章小结第54-55页
第四章 基于BP-STDP算法的多层Spiking卷积神经网络模型第55-77页
　　　　4.1 BP-STDP学习算法第51-61页
　　　　　　　　4.1.1 STDP表示学习算法第55-58页
　　　　　　　　4.1.2 BP-STDP学习算法第58-61页
　　　　4.2 基于BP-STDP算法的Spiking卷积神经网络第61-63页
　　　　4.3 实验与分析第63-74页
　　　　　　　　4.3.1 参数说明第63-64页
　　　　　　　　4.3.2 实验结果第64-73页
　　　　　　　　4.3.3 模型分析第73-74页
　　　　4.4 本章小结第74-77页
第五章 总结与展望第77-79页
　　　　5.1 总结第77-78页
　　　　5.2 展望第78-79页
参考文献第79-85页
致谢第85-87页
作者简介第87-88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。
 
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