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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

來源：整理時間：2023-09-06 17:21:38 編輯：智能門戶手機版

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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)哪個層次的人學(xué)
4，如何評價浙大研制出國內(nèi)首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦芯片
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)圖像處理的問題。有點深奧，我的大學(xué)畢業(yè)設(shè)計就是搞脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。。。依我看，這個適合大學(xué)生做研究的時候?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)起來會有點辛苦。

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cellular neural netowork。結(jié)構(gòu)上看起來總覺得更像是一個胞元自動機。Convolutional Neural Network和PCNN一點關(guān)系都沒有，純粹是靠重復(fù)卷積-池化來提取深度特征最后用softmax分類而已。

同問。。。

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)哪個層次的人學(xué)

你要問的是什么？這個概念是大學(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cellular neural netowork。結(jié)構(gòu)上看起來總覺得更像是一個胞元自動機。convolutional neural network和pcnn一點關(guān)系都沒有，純粹是靠重復(fù)卷積-池化來提取深度特征最后用softmax分類而已。

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)哪個層次的人學(xué)

4，如何評價浙大研制出國內(nèi)首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦芯片

第一，并沒有太多的創(chuàng)新性。且不說國際上早有SNN（spiking neural network）芯片，僅在國內(nèi)，是不是國內(nèi)首例都不好說，據(jù)我所知，清華也有課題組在做類似的芯片。第二，在功能上沒有大的突破?？凑愦蠊俜降男侣?，該芯片“實現(xiàn)”的功能是“手寫數(shù)字的識別和腦電波的解碼”。業(yè)內(nèi)人士應(yīng)該都知道，這兩項功能是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)玩兒爛的了，和SNN幾乎沒有一毛錢的關(guān)系。第三，在算法上沒有大的突破。具體的算法沒有報道，但新聞上說，“最多可支持2048個神經(jīng)元、400多萬個神經(jīng)突觸及15個不同的突觸延遲?！蔽乙豢催@神經(jīng)元和突觸比例嚇一跳，原來是做了一個全連接的網(wǎng)絡(luò)啊……并沒有什么真實神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法引進。而在制作工藝上，本研究采用傳統(tǒng)的CMOS工藝，顯然和IBM的研究不在一個時代（TrueNorth芯片里的神經(jīng)元是百萬級的）。

我是來看評論的

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、細化、識別等方面。　　PCNN是Eckhorn于20世紀90年代開始提出的一種基于貓的視覺原理構(gòu)建的簡化神經(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，其信號形式和處理機制更符合人類視覺神經(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：脈沖藕合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)希望對您有所幫助。如有疑問，請追問。

動漫？

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，就是解決的訓(xùn)練問題的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以你這問題“深度學(xué)習(xí)會代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就不對，BP么，BP有自己的優(yōu)勢，也是很成熟的算法，做手寫識別等等效果已經(jīng)商用化了，不會被輕易替代。deeplearning遠比BP要復(fù)雜，用來解決的問題也不是一個層面，所以也沒有替代的必要。Deeplearning所涉及的問題大多數(shù)BP都沒法解決的。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)，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，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)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(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)場理論、神經(jīng)元集群以及神經(jīng)計算機。每章末附有習(xí)題，書末附有詳細的參考文獻。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對人腦或生物神經(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)雜問題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學(xué)和計算智能的重要部分。

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