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机器学习 | 脉冲神经网络（Spiking Neural Network）基础知识扫盲



To be Continued …
Last Modified Date: 2021/12/28

Terminology

此处扫盲各种术语

Sparsity

稀疏性1是压缩感知的前提，主要指空元素所占比重较大的情形，通常用向量或矩阵中设置为 0 的元素数除以该向量或矩阵的条目总数。

在矩阵中:

  • 若数值为 0 的元素数目远多于非 0 元素的数目时，则称该矩阵为稀疏矩阵。
  • 与之对应即非 0 元素占大多数时，该矩阵为稠密矩阵。

在信号中:

  • 若信号是稀疏的，这表示信号中有许多 0 元素，这种情况下，信息是可以被压缩的，只需找到非零元素就能处理问题。
    但现实中信号本身并不是稀疏的，经过一个变换后，大多是一组基上面的稀疏，即信号的稀疏表示。

除此之外，还有特征稀疏性2 和 模型稀疏性3 两种，其中特征稀疏性是指特征向量的稀疏性，模型稀疏性则是指模型权重的稀疏性。

IF (Integrated-and-Fire Neuron Model)

IF Neuron Model的概念三言两语无法介绍清楚，请参考以下链接🔗
神经元的放电模型。

SNN (Spiking Neural Network)

概念

SNN的概念三言两语无法介绍清楚，请参考以下链接🔗
Spiking Neural Network简述

参考链接

Terminology

稀疏性 Sparsity
神经元的放电模型。

SNN (Spiking Neural Network)

Spiking Neural Network简述

# 机器学习 # 神经网络 # 深度学习
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