尖峰神经网络

Question

哪里可以找到关于 Spiking Neural Networks 的一些好的理论描述？我无法收集人们称之为第三代人工智能的这类网络的资源（甚至不知道为什么）。

Answer 1

实际上，它是一个活跃的研究领域，拥有许多新的高效软件和硬件实施。在软件方面，请查看易于使用的NEST和BRIAN，即使生物相关性方面的标准是NEURON。

所有这些都缺乏学习范例，这将允许您定制网络以解决一些计算问题。这仍然是一个悬而未决的问题。已经可以用于应用的一个研究方向是（所谓的）回声状态网络＆＃34;或者＆＃34;液态网络＆＃34;。这是一种学习算法，可以通过一些努力与尖峰神经元模拟一起使用。

Answer 2

尖峰神经网络是更接近大脑真实神经元的模型。它们具有塑性的能力，可以随时间改变其特性。因此，它们倾向于模仿大脑中真实神经元的突触可塑性，并随着时间的推移改变它们的神经元的激活，结构和输出。作为这些模型的小规模示例，您可以查看其架构已学习的神经网络模型using evolutionary algorithms（例如遗传算法）。然而，由于缺乏足够的计算能力，人们无法在大规模应用中部署这些模型。这些模型的研究也很少。

<强>来源

  

  
• https://en.wikipedia.org/wiki/Synaptic_plasticity
  
• https://en.wikipedia.org/wiki/Spiking_neural_network