基于Spiking网络的物体识别.docx

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2023-11-30 发布于广东
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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