脉冲神经网络原理及应用,脉冲神经网络目标检测

如何评价浙大研制出国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片

第一，并没有太多的创新性。且不说国际上早有‘SNN（spikingneuralnetwork）’芯片，仅在国内，是不是国内首例都不好说，据我所知，清华也有课题组在做类似的芯片。

第二，在功能上没有大的突破。看浙大官方的新闻，该芯片“实现”的功能是“手写数字的识别和脑电波的解码”。业内人士应该都知道，这两项功能是机器学习领域已经玩儿烂的了，和SNN几乎没有一毛钱的关系。

第三，在算法上没有大的突破。具体的算法没有报道，但新闻上说，“最多可支持2048个神经元、400多万个神经突触及15个不同的突触延迟。

”我一看这神经元和突触比例吓一跳，原来是做了一个全连接的网络啊……并没有什么真实神经网络的算法引进。

而在制作工艺上，本研究采用传统的CMOS工艺，显然和IBM的研究不在一个时代（TrueNorth芯片里的神经元是百万级的）。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

脉冲神经网络的简介

脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络A8U神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。

第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(r

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