SNN(脈沖神經網絡)——一種大數據算法,同傳統的人工神經網絡一樣,脈沖神經網絡同樣分為三種拓撲結構 。它們分別是前饋型脈沖神經網絡(feed-forwardspikingneuralnetwork)、遞歸型脈沖神經網絡(recurrentspikingneuralnetwork)和混合型脈沖神經網絡(hybirdspikingneuralnetwork) 。
1、前饋型脈沖神經網絡
【網友說的snn什么意思】在多層前饋脈沖神經網絡結構中,網絡中的神經元是分層排列的 , 輸入層各神經元的脈沖序列表示對具體問題輸入數據的編碼,并將其輸入脈沖神經網絡的下一層 。最后一層為輸出層,該層各神經元輸出的脈沖序列構成網絡的輸出 。輸入層和輸出層之間可以有一個或者多個隱藏層 。
2、遞歸型脈沖神經網絡
遞歸型神經網絡不同于多層前饋神經網絡和單層神經網絡,網絡結構中具有反饋回路,即網絡中神經元的輸出是以前時間步長上神經元輸出的遞歸函數 。
3、混合型脈沖神經網絡
混合型脈沖神經網絡即包括前饋型結構,又包含遞歸型結構 。
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