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脉冲神经形态在线学习系统及癫痫诊断研究

脉冲神经形态在线学习系统及癫痫诊断研究

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作者：郭文军西北师范大学

学位级别：硕士

深度神经网络在取得瞩目成就的同时伴随着巨大的算力需求与能量消耗,难以在智能终端、移动设备、边缘计算等实时场景下实现快速响应与计算。深度脉冲神经网络结合深度神经网络计算模式和脉冲神经网络的信息处理方式,采用精确定时的脉冲... 详细信息

深度神经网络在取得瞩目成就的同时伴随着巨大的算力需求与能量消耗,难以在智能终端、移动设备、边缘计算等实时场景下实现快速响应与计算。深度脉冲神经网络结合深度神经网络计算模式和脉冲神经网络的信息处理方式,采用精确定时的脉冲序列表示和处理信息,在处理脑电等时空数据方面具有独特的优势。然而,基于冯诺依曼计算框架的深度脉冲神经网络软件实现采用串行方式运行,无法发挥深度脉冲神经网络高并行与低功耗特性。神经形态计算通过模拟生物大脑的结构和功能,试图将网络模型和学习算法整合到专门的神经硬件架构中,实现更高效、更灵活的计算。基于神经形态计算思想构建一套具备在线监督学习能力的深度脉冲神经网络硬件电路具有重要的研究与现实意义。目前深度脉冲神经网络监督学习算法大多采用离线学习模式,包含复杂的运算过程,不适合构建脉冲神经形态在线学习系统硬件电路。本文从软硬件协同设计的角度出发,通过设计硬件友好型算法并构建学习规则硬件电路,实现深度脉冲神经形态在线学习硬件系统。本文主要研究工作包括:(1)结合脉冲序列误差计算和直接反馈对齐机制,提出了一种硬件友好的在线监督学习算法。首先,基于核方法的计算将脉冲序列转换为随时间变化的连续函数,可用于构建基于脉冲序列核表示的网络误差函数。相比于简单的频率统计,这种变换保留了脉冲序列的时空信息。其次,直接反馈对齐机制通过随机固定矩阵直接将输出误差传向网络各层,减少运算量的同时避免了因误差层层反向传播带来的梯度爆炸及梯度消失问题。最后,通过脉冲序列学习任务对所提算法进行了验证,并分析了模型参数对学习性能的影响。(2)应用硬件友好的在线监督学习算法,设计并实现了脉冲神经形态在线学习硬件系统。首先,在脉冲响应神经元、学习算法等基本模块计算过程分析的基础上,设计了相应的硬件电路结构。其次,通过Xilinx高级综合工具Vitis HLS在Virtex-7系列现场可编程门阵列芯片XC7VX485T上实现了学习系统硬件电路。最后,在Xilinx官方EDA工具Vivado上对所构建的硬件系统从硬件资源占用、功耗、运行速度三方面做了性能分析。(3)基于所构建的神经形态学习系统,实现了癫痫脑电数据集CHB-MIT的分类实验。首先,对数据集做了筛选、分割、分类、等长切割等预处理。其次,采用BSA算法对预处理生成的样本集做了脉冲序列编码。最后,在所构建的学习系统中完成了癫痫分类实验,得出训练集与测试集准确率分别为0.9393和0.9275。实验结果表明,本文所提算法及所构建的脉冲神经形态在线学习系统是有效的。本文通过软硬件协同设计的方法,构建了脉冲神经形态在线学习系统,并用于癫痫脑电数据分类实验,一方面扩展了具备在线学习能力的深度脉冲神经网络的硬件实现方法,另一方面探索了深度脉冲神经网络在在智能医疗领域的应用,为推动深度脉冲神经网络的研究与应用贡献了力量。

关键词：深度脉冲神经网络在线监督学习神经形态计算现场可编程门阵列癫痫诊断

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