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20220413【脑启发视觉】张铁林:基于类脑脉冲神经网络的视听觉信息处理
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报告嘉宾:张铁林 (中国科学院自动化研究所) 报告时间:2022年04月13日 (星期三)晚上20:00 (北京时间) 报告题目:基于类脑脉冲神经网络的视听觉信息处理 报告人简介: 张铁林,副研究员,中国科学院自动化研究所,类脑智能研究中心。研究领域为生物信息处理、类脑脉冲神经网络模型设计及应用等。从2013年开始类脑模型研究,在Science Advances、IEEE-TNNLS等期刊及AAAI、IJCAI等会议共发表论文30余篇。 个人主页: http:// bii.ia.ac.cn/~tielin.zhang 报告摘要: 类脑脉冲神经网络因为借鉴了更多的生物细节而受到AI领域研究人员越来越多的关注。生物智能系统经过千百年的遗传进化,所展示出来的智能能力是多尺度、多层面高度协同的,如脉冲编码的神经元、稀疏组织的网络结构、基于可塑性的优化方法等,这使得我们需要在一个统一的框架下研究他们,才会更好的发现生物智能信息处理的综合优势。本次报告将从编码、节点、结构、学习方法等多视角介绍类脑脉冲神经网络构建方法,及其在视听觉动态信息处理等方面的应用。值得一提的是,本领域的研究虽然尚处于起步阶段,但已在低能耗、高灵活、强鲁棒等方面展示出较大潜力。 参考文献: [1] Tielin Zhang, Xiang Cheng, Shuncheng Jia, Mu-ming Poo, Yi Zeng, Bo Xu. Self-backpropagation of synaptic modifications elevates the efficiency of spiking and artificial neural networks. Science Advances. doi: 10.1126/ sciadv.abh0146. 2021 [2] Tielin Zhang, Shuncheng Jia, Xiang Cheng, and Bo Xu. Tuning Convolutional Spiking Neural Network With Biologically Plausible Reward Propagation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. doi: 10.1109/ TNNLS.2021.3085966. 2021 [3] Tielin Zhang, and Bo Xu. 脉冲神经网络研究现状及展望. 计算机学报. 2021
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