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脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片如何做

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-09-06 17:21:38 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

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1，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片如何做
2，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和cnn的區(qū)別
3，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)哪個(gè)層次的人學(xué)
4，如何評(píng)價(jià)浙大研制出國(guó)內(nèi)首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類(lèi)腦芯片
5，pcnn 的全名是什么
6，如何訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片如何做

這是有關(guān)圖像處理的問(wèn)題。有點(diǎn)深?yuàn)W，我的大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)就是搞脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。。。依我看，這個(gè)適合大學(xué)生做研究的時(shí)候?qū)W的，層次不算很高，但也要有些圖像處理方面的基礎(chǔ)，也需要數(shù)學(xué)方面的基礎(chǔ)，不然學(xué)起來(lái)會(huì)有點(diǎn)辛苦。

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片如何做

2，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和cnn的區(qū)別

pcnn比起convolutional neural network，還是稍稍像點(diǎn)cellular neural netowork。結(jié)構(gòu)上看起來(lái)總覺(jué)得更像是一個(gè)胞元自動(dòng)機(jī)。Convolutional Neural Network和PCNN一點(diǎn)關(guān)系都沒(méi)有，純粹是靠重復(fù)卷積-池化來(lái)提取深度特征最后用softmax分類(lèi)而已。

同問(wèn)。。。

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和cnn的區(qū)別

3，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)哪個(gè)層次的人學(xué)

你要問(wèn)的是什么？這個(gè)概念是大學(xué)中《人體生理解剖學(xué)》里學(xué)的。

pcnn比起convolutional neural network，還是稍稍像點(diǎn)cellular neural netowork。結(jié)構(gòu)上看起來(lái)總覺(jué)得更像是一個(gè)胞元自動(dòng)機(jī)。convolutional neural network和pcnn一點(diǎn)關(guān)系都沒(méi)有，純粹是靠重復(fù)卷積-池化來(lái)提取深度特征最后用softmax分類(lèi)而已。

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)哪個(gè)層次的人學(xué)

4，如何評(píng)價(jià)浙大研制出國(guó)內(nèi)首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類(lèi)腦芯片

第一，并沒(méi)有太多的創(chuàng)新性。且不說(shuō)國(guó)際上早有SNN（spiking neural network）芯片，僅在國(guó)內(nèi)，是不是國(guó)內(nèi)首例都不好說(shuō)，據(jù)我所知，清華也有課題組在做類(lèi)似的芯片。第二，在功能上沒(méi)有大的突破?？凑愦蠊俜降男侣?，該芯片“實(shí)現(xiàn)”的功能是“手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別和腦電波的解碼”。業(yè)內(nèi)人士應(yīng)該都知道，這兩項(xiàng)功能是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)玩兒爛的了，和SNN幾乎沒(méi)有一毛錢(qián)的關(guān)系。第三，在算法上沒(méi)有大的突破。具體的算法沒(méi)有報(bào)道，但新聞上說(shuō)，“最多可支持2048個(gè)神經(jīng)元、400多萬(wàn)個(gè)神經(jīng)突觸及15個(gè)不同的突觸延遲?！蔽乙豢催@神經(jīng)元和突觸比例嚇一跳，原來(lái)是做了一個(gè)全連接的網(wǎng)絡(luò)啊……并沒(méi)有什么真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法引進(jìn)。而在制作工藝上，本研究采用傳統(tǒng)的CMOS工藝，顯然和IBM的研究不在一個(gè)時(shí)代（TrueNorth芯片里的神經(jīng)元是百萬(wàn)級(jí)的）。

我是來(lái)看評(píng)論的

5，pcnn 的全名是什么

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，有著根本的不同。PCNN有生物學(xué)的背景，它是依據(jù)貓、猴等動(dòng)物的大腦皮層上的同步脈沖發(fā)放現(xiàn)象提出的。PCNN有著廣泛的應(yīng)用，可應(yīng)用于圖像分割，邊緣檢測(cè)、細(xì)化、識(shí)別等方面。　　PCNN是Eckhorn于20世紀(jì)90年代開(kāi)始提出的一種基于貓的視覺(jué)原理構(gòu)建的簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，PCNN不需要學(xué)習(xí)或者訓(xùn)練，能從復(fù)雜背景下提取有效信息，具有同步脈沖發(fā)放和全局耦合等特性，其信號(hào)形式和處理機(jī)制更符合人類(lèi)視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)的生理學(xué)基礎(chǔ)。需要的話我這邊有資料~~

你好！應(yīng)該是Pulse Coupled Neural Network 中文解釋?zhuān)好}沖藕合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)希望對(duì)您有所幫助。如有疑問(wèn)，請(qǐng)追問(wèn)。

動(dòng)漫？

6，如何訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

deeplearinig就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一類(lèi)，就是解決的訓(xùn)練問(wèn)題的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以你這問(wèn)題“深度學(xué)習(xí)會(huì)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就不對(duì)，BP么，BP有自己的優(yōu)勢(shì)，也是很成熟的算法，做手寫(xiě)識(shí)別等等效果已經(jīng)商用化了，不會(huì)被輕易替代。deeplearning遠(yuǎn)比BP要復(fù)雜，用來(lái)解決的問(wèn)題也不是一個(gè)層面，所以也沒(méi)有替代的必要。Deeplearning所涉及的問(wèn)題大多數(shù)BP都沒(méi)法解決的。度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度網(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、方法、技術(shù)和應(yīng)用，主要內(nèi)容包括：神經(jīng)信息處理的基本原理、感知器、反向傳播網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、核函數(shù)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)場(chǎng)理論、神經(jīng)元集群以及神經(jīng)計(jì)算機(jī)。每章末附有習(xí)題，書(shū)末附有詳細(xì)的參考文獻(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)對(duì)人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象和建模，研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力。它以腦科學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究成果為基礎(chǔ)，拓展智能信息處理的方法，為解決復(fù)雜問(wèn)題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學(xué)和計(jì)算智能的重要部分。

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