一种基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法技术

本发明专利技术公开了一种基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法，包括：步骤1：原始图像经过第一卷积层提取特征并批标准化得到特征图，再输入至脉冲神经元发放脉冲得到各个预设定的编码时间窗口的原始图像脉冲编码序列；步骤2：通过脉冲像素值映射方法进行解码获得解码图像，比较编码时间窗口变化时解码图像与原始图像的相似度，自动找到自适应卷积脉冲编码处理不同数据集的最佳编码时间窗口；步骤3：基于最佳编码时间窗口，完成自适应卷积脉冲编码预训练。本发明专利技术方法可以自动找到处理不同数据集的最佳编码时间窗口，且能够在网络训练过程中，不断优化自适应卷积脉冲编码参数，以更好的表征捕获的外部刺激，最大限度地保留原始图像信息。像信息。像信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法


[0001]本专利技术涉及脉冲神经网络领域的脉冲编码技术，具体涉及一种基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法。

技术介绍

[0002]系统神经科学中关于感觉系统的一个核心问题：神经元如何表示刺激和其脉冲之间的输入
‑
输出关系。这个问题被表述为神经编码，它由两个基本部分组成：编码和解码。信息转化的过程即为脉冲编码。经过多年的发展，研究人员提出了多种基于生物启发的面向不同模态、不同问题的脉冲编码方案，但是无论从信息表征效率，还是噪声鲁棒性等方面都存在一些问题，尤其是脉冲编码过程往往缺乏有效的学习过程，难以充分利用脉冲多元维度进行协同信息承载，与后端的脉冲神经网络(SpikingNeuralNetworks,SNNs)学习算法模块的割裂也导致难以根据任务目标进行针对性的学习调整。
[0003]编码时间窗口是表征神经编码的第一个重要时间尺度，它被定义为包含特定反应模式的窗口。编码时间窗口并不是越长越好，当网络结构较深时，过短的模拟时间难以充分表征信息，过长的模拟时间则会导致难以承受的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：自适应卷积脉冲编码包括依次连接的第一卷积层、批标准化、脉冲神经元，原始图像经过第一卷积层提取特征并批标准化得到特征图，然后根据预设定的编码时间窗口范围并输入至脉冲神经元发放脉冲得到各个预设定的编码时间窗口的原始图像脉冲编码序列；步骤2：通过脉冲像素值映射解码方法对各个预设定的编码时间窗口的原始图像脉冲编码序列进行解码获得解码图像，比较编码时间窗口变化时解码图像与原始图像的相似度，自动找到自适应卷积脉冲编码处理不同数据集的最佳编码时间窗口；步骤3：基于步骤2确定的最佳编码时间窗口，重新将原始图像经过第一卷积层提取特征并批标准化得到特征图，然后根据最佳编码时间窗口并输入至脉冲神经元发放脉冲得到原始图像的脉冲编码序列，再输入至深度卷积解码网络进行图像重建获得重建图像，根据重建图像与原始图像的误差反传优化自适应卷积脉冲编码学习参数，完成自适应卷积脉冲编码预训练过程。2.根据权利要求1所述基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法，其特征在于，步骤1中，原始图像经过第一卷积层提取特征并批标准化得到特征图，具体包括：(1.1)对原始图像进行预处理；(1.2)将预处理后的原始图像输入至第一卷积层，提取特征，再进行数据批标准化，得到预处理后的原始图像的特征图。3.根据权利要求1所述基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法，其特征在于，步骤1中，根据预设定的编码时间窗口范围并输入至脉冲神经元发放脉冲得到各个预设定的编码时间窗口的原始图像脉冲编码序列，具体包括：(1.3)将步骤(1.2)得到的预处理后的原始图像的特征图作为电信号输入至脉冲神经元，模拟视网膜捕获外部信息产生动作电位，根据预设定的编码时间窗口范围生成各个预设定的编码时间窗口的原始图像脉冲编码序列。4.根据权利要求3所述基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法，其特征在于，步骤(1.3)中，所述脉冲神经元模型为泄露整合发放模型，其动力学方程为：其动力学方程为：其动力学方程为：其中，V(t)是神经元在t时刻的膜电压，I(t)是神经元在t时刻的外部输入电流，τ
m
＝R
·
C是膜时间衰减常数，R、C分别是神经元的膜电阻和膜电容，ω
j
是第j个输入神经元的突触权重，是第j个输入神经元在T
w
积分时间窗内的第k个突触前脉冲的到达时间，K(
·
)是描述突触电流时间衰减效应的核函数，V0是归一化因子，使核函数最大值为1，τ
s
是突触电流时
间衰减常数，H(
·
)是Heaviside阶跃函数，即只计算在t时刻前输入的脉冲对突触后电流的影响。5.根据权利要求1所述基于脉冲神经元的自适应卷积自动编码方法，其特征在于，步骤2中，通过脉冲像素值映射解码方法对各个预设定的编码时间窗口的原始图像脉冲编码序列进行解码获得解码图像，比较编码时间窗口变化时解码图像与原始图像的相似度，自动找到自适应卷积脉冲编码处理不同数据集的最佳编码时间窗口，具体包括：(2.1)根据各个预设定的编码时间窗口的原始图像脉冲编码序列，计算各神经元i的脉冲发放频率其中T是编码时间窗口，n是各神经元在编码时间窗口T内发放脉冲的数量；(2.2)根据各神经元i的脉冲发放频率映射为相对应的图像像素值其中是所有神经元的最大脉冲发放频率...

【专利技术属性】
技术研发人员：燕锐，江家强，朱传梦，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：