SNN(脉冲神经网络)——一种大数据算法,同传统的人工神经网络一样,脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络(feed-forwardspikingneuralnetwork)、递归型脉冲神经网络(recurrentspikingneuralnetwork)和混合型脉冲神经网络(hybirdspikingneuralnetwork)。
1、前馈型脉冲神经网络
在多层前馈脉冲神经网络结构中,网络中的神经元是分层排列的,输入层各神经元的脉冲序列表示对具体问题输入数据的编码,并将其输入脉冲神经网络的下一层。最后一层为输出层,该层各神经元输出的脉冲序列构成网络的输出。输入层和输出层之间可以有一个或者多个隐藏层。
2、递归型脉冲神经网络
递归型神经网络不同于多层前馈神经网络和单层神经网络,网络结构中具有反馈回路,即网络中神经元的输出是以前时间步长上神经元输出的递归函数。
3、混合型脉冲神经网络
混合型脉冲神经网络即包括前馈型结构,又包含递归型结构。
时间: 2024-10-23 05:59:33