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基于Spiking网络的物体识别
摘 要
Spiking网络,即脉冲神经网络,运用基于时间编码的方式组织信息,将输入信息转化为刺激神经元的脉冲序列,再根据Spiking网络的学习机制训练网络并学习信息特征。相比传统神经网络,它使用更拟合生物神经元机制的模型对生物大脑进行模拟,具有更好的仿真特性,是值得研究的新领域。由于Spiking网络稀疏连接的特点,从理论上讲它的运行效率也会更高。而物体识别是计算机视觉领域的重要应用方向,用于查找和识别图像或视频中的物体,我们还可以进一步作物体特征分析等。物体识别技术已成功应用于生活的方方面面。本设计将构建基于Spiking网络的识别模型,并将其应用
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