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多核并行脉冲神经网络模拟器的设计

计算机工程与应用 2020年第22期56卷 244-250页

作者：刘家华陈靖宇广东工业大学计算机学院广州510006

脉冲神经网络属于第三代人工神经网络,它是更具有生物可解释性的神经网络模型。随着人们对脉冲神经网络不断深入地研究,不仅神经元空间结构更为复杂,而且神经网络结构规模也随之增大。以串行计算的方式,难以在个人计算机上实现脉冲神经... 详细信息

脉冲神经网络属于第三代人工神经网络,它是更具有生物可解释性的神经网络模型。随着人们对脉冲神经网络不断深入地研究,不仅神经元空间结构更为复杂,而且神经网络结构规模也随之增大。以串行计算的方式,难以在个人计算机上实现脉冲神经网络的模拟仿真。为此,设计了一个多核并行的脉冲神经网络模拟器,对神经元进行编码与映射,自定义路由表解决了多核间的网络通信,以时间驱动为策略,实现核与核间的动态同步,在模拟器上进行脉冲神经网络的并行计算。以Izhikevich脉冲神经元为模型,在模拟环境下进行仿真实验,结果表明多核并行计算相比传统的串行计算在效率方面约有两倍的提升,可为类似的脉冲神经网络的模拟并行化设计提供参考。

关键词：脉冲神经网络并行计算神经元编码路由表周期动态同步

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基于视觉感知机制的目标轮廓检测研究

基于视觉感知机制的目标轮廓检测研究

作者：胡巍杭州电子科技大学

学位级别：硕士

视觉感知是生物智能的关键内容,人们通过对图像或视频的理解,将客观世界的信息映射成为脑海中的感知内容,而目标轮廓检测是实现上述功能的重要基础。由于生物视觉系统表现出突出的性能,通过深入研究其内在工作机理,将有助于视觉计算模... 详细信息

视觉感知是生物智能的关键内容,人们通过对图像或视频的理解,将客观世界的信息映射成为脑海中的感知内容,而目标轮廓检测是实现上述功能的重要基础。由于生物视觉系统表现出突出的性能,通过深入研究其内在工作机理,将有助于视觉计算模型的构建和应用。本文模拟视觉信息流的感知和表达过程,以视通路中视觉信息流的解析和传递方式为基础,提出了一种基于尺度可变感受野的视通路轮廓检测模型;考虑到层级神经元细胞响应的差异性及关联性,提出了一种X-Y双通道多抑制联合作用的轮廓检测模型。在X-Y双通道多抑制联合作用的轮廓检测基础上,提出了一种多支路特征联合决策的半监督分类方法。本文的主要研究内容和成果如下:(1)提出了一种基于尺度可变感受野的视通路轮廓检测模型。由于传统轮廓检测未考虑视觉特征与感受野尺度之间的联系,忽视了生物视觉系统中不同视通道间视觉信息存在差异及关联,导致轮廓检测细节信息模糊不清,纹理抑制不充分,轮廓检测结果不理想。本文主要利用感受野尺度动态调节机制构建尺度可变的感受野响应模型;基于视觉系统中存在的稀疏表达、去冗余度等机制,结合稀疏编码和各向滤波器模拟神经节至外膝体的视觉信息处理;考虑到不同视通道中视觉信息的差异性及关联性,提出多路径协同作用的视通路视觉响应模型,通过V1区复杂细胞完成视觉信息的重组,根据不同视通路间视觉信息的差异性抑制背景纹理。最后,以Ru G40库的图像为实验对象进行算法模型的有效性验证。(2)提出了一种X-Y双通道多抑制联合作用的轮廓检测模型。考虑到神经元细胞以及水平细胞之间的分类和视觉信息传递通道独立并行特性,提出了一种X-Y双通道信息传递数学模型;为适应对比度差异性分布下的视觉检测任务,提出了一种对比度动态调节的感受野响应模型;模拟视觉处理机制中存在的多种纹理抑制方式,引入环形抑制和稀疏编码分别实现X和Y通道的纹理抑制;模拟生物视觉系统自动补全轮廓功能,在最优方位基础上细分方位,利用二维高斯导捕获精细方位的神经元响应,从而保证轮廓结构的完整性。最后,以Ru G40为本文实验库,将实验结果的二值轮廓图与基准图进行比较,同时与主流轮廓检测方法进行对比分析,结果表明本文方法在综合性能上优于对比方法。(3)在前述双通道多抑制联合作用的目标轮廓检测模型基础上,提出了一种多支路特征联合决策的半监督分类方法,并应用于图片分类任务中。首先将获取的目标轮廓输入到分类网络中,从而有效改善了分类效率和复杂度;另外考虑到传统分类网络对有标签数据的海量需求,并且存在网络特征表征能力差、特征利用率低等情况,本文通过多样且互补的多支路特征提高对原始轮廓数据的表征能力;设计多支路特征的联合决策并建立共识驱动图,以降低伪标签数据错误标注的风险;最后根据伪标签数据和有标签数据联合训练多支路特征网络,进一步提高网络的特征提取能力。本文选用Market-1501数据集进行实验,得到了56.8%的平均正确率(m AP)和80.3%的Rank-1正确率,取得了较好的性能。

关键词：视觉感知机制目标轮廓检测视通道神经元编码图片分类

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多处理器脉冲神经网络模拟器的设计研究

多处理器脉冲神经网络模拟器的设计研究

作者：刘家华广东工业大学

学位级别：硕士

近年来,脉冲神经网络的理论技术与工业应用得到快速发展,但同时神经网络模型的计算量也越来越大。脉冲神经网络的仿真模拟或模型训练的效率过低,并且缺乏相关硬件加速支持,研究者难以在单处理器计算机上难以对庞大的网络模型进行模拟仿... 详细信息

近年来,脉冲神经网络的理论技术与工业应用得到快速发展,但同时神经网络模型的计算量也越来越大。脉冲神经网络的仿真模拟或模型训练的效率过低,并且缺乏相关硬件加速支持,研究者难以在单处理器计算机上难以对庞大的网络模型进行模拟仿真计算。本文提出一种多处理器脉冲神经网络模拟器的设计,本文模拟器可以映射于多处理器的集群架构上,利用多处理器的集群架构对脉冲神经网络开展并行计算,实现脉冲神经网络的加速仿真模拟。本文提出的模拟器设计主要有这几个方面:模拟器整体框架设计、神经元编码方式与神经网络任务的分发、神经元的通信方式和并行计算的时效性。在模拟器整体框架设计方面,为了保证了通信的有序性与高效性,本文提出内核—处理器以树型结构为整体框架。自定义神经元的编码和自定义了神经网络的任务分发算法。在网络通信方面采用神经元源地址寻址方式,自定义路由表,高效率地实现神经元间的脉冲传输。采用时间同步策略和动态同步方案,保证了多处理器间和多内核间并行计算的时效性。本文设计三组实验分别对模拟器进行准确性验证实验和加速模拟实验。首先以Izhikevich脉冲神经元作为准确性验证实验中的神经元模型,在模拟器中进行仿真模拟实验。实验结果表明,模拟器上的仿真模拟结果与原文献的仿真结果一致,模拟器可映射于多处理器的集群架构上。在模拟器加速模拟实验中,扩大了神经网络规模,通过模拟器的并行计算开展大规模的神经网络加速模拟实验。同时为了更深入测试模拟器的加速效果,对手写数字神经网络模型进行模型训练加速实验。两组加速模拟实验结果表明,映射于集群架构的模拟器可以对大规模脉冲神经网络的仿真模拟很好的加速效果。本文设计的多处理器脉冲神经网络模拟器可以映射于多处理器架构上,利用多处理器的并行计算实现大规模脉冲神经网络的加速仿真模拟,解决大规模网络难以在个人计算机上仿真模拟的问题。同时,多处理器模拟器的设计也为今后大型类脑计算机设计提供模拟器层面的设计方案和思路。

关键词：脉冲神经网络多处理器并行计算树型结构框架神经元编码路由表设计动态同步

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视觉感知机制及其应用研究

视觉感知机制及其应用研究

作者：蒋涯杭州电子科技大学

学位级别：硕士

人类的视觉系统有着极为强大的信息分析与认知理解能力,是人类感知世界的重要途径。深入研究视觉系统的内在机理并对其建模,不仅有助于理解视觉感知的信息处理与传递方式,而且可为实现基于视觉感知机制的计算模型贡献重要的理论基础与... 详细信息

人类的视觉系统有着极为强大的信息分析与认知理解能力,是人类感知世界的重要途径。深入研究视觉系统的内在机理并对其建模,不仅有助于理解视觉感知的信息处理与传递方式,而且可为实现基于视觉感知机制的计算模型贡献重要的理论基础与新思路。本文首先考虑到前后级神经元两者朝向选择性的密切联系,提出朝向深度选择模型逐层提取视觉刺激的朝向信息,并引入数据驱动的视觉注意度量视觉信息的空间稀疏性,经神经元网络编码实现轮廓信息增强;然后利用初级视皮层神经元对视觉刺激对比度变化的动态适应,构建对比度适应朝向选择的感受野模型准确捕捉视觉信息的明暗变化与朝向信息,并经由前级侧抑制信息调控的非经典感受野抑制纹理噪声;最后基于视觉通路平行通道的尺度变化,引入颜色拮抗及高级皮层对初级视皮层的反馈控制,实现图像显著轮廓检测,并将其应用于智慧交通场景中的车道线自动检测,结果验证了本文方法的可行性。本文的主要研究工作和成果如下:(1)考虑主视觉通路多层级感受野对视觉刺激的朝向选择性,以及副视觉通路的空间位置信息敏感性,提出了一种基于主副视觉通路协同作用的轮廓检测新方法。针对轮廓线条及整体朝向的连续性,提出了朝向深度选择模型多层级精细化地提取朝向信息;并利用神经元编码视觉稀疏信息模拟前馈视觉注意过程,实现轮廓增强与噪声过滤,进而完成轮廓感知。以RuG40数据集中的自然场景图像为检测目标,检测结果的平均P值为0.47,相较于对比方法有更佳的检测性能。(2)研究神经元的对比度适应与非经典感受野侧抑制的信息处理机制,提出一种结合对比度适应与侧抑制信息关联的轮廓检测新方法。根据视皮层神经元对对比度的动态适应和朝向选择特性,检测视觉刺激的差异性并映射成携带有轮廓强度信息的响应;以外侧膝状体经典感受野与非经典感受野视觉输入的差异对初级视皮层侧抑制强度进行全局调控,保护弱轮并抑制纹理噪声。在针对RuG40数据集的实验中,本文方法平均P值指标为0.48,发挥了物视觉系统信息处理的卓越性能。(3)提出一种基于视觉通路平行通道分级处理的轮廓检测新方法。利用快速传递低频的大尺度信息通道表征整体轮廓,引入颜色敏感的颜色信息处理通道响应小尺度信息,细节轮廓,并利用神经元网络编码去除冗余信息,通过高级皮层的反馈控制保护轮廓细息,融合大小尺度响应完成轮廓感知。将该方法应用于车道线自动检测任务中,有效理噪声干扰问题,能较好地检测光照差、路面洁净度低等情形下的车道线轮廓。

关键词：视觉感知感受野视觉注意机制神经元编码轮廓检测

灵长类前额叶皮层在数量感知决策中的作用及其神经编码机制

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灵长类前额叶皮层在数量感知决策中的作用及其神经编码机制

作者：祁泽祥南昌大学

学位级别：硕士

数量感知是大脑对复杂感知信息进行处理,使其由具象到抽象的过程的体现,是人和动物进多种行为决策的重要基础。研究表明,在人和非人灵长类动物中,顶叶联合皮层和前额叶皮层是数量感知的核心脑区。猕猴的后顶叶皮层存在大量对数量刺激有... 详细信息

数量感知是大脑对复杂感知信息进行处理,使其由具象到抽象的过程的体现,是人和动物进多种行为决策的重要基础。研究表明,在人和非人灵长类动物中,顶叶联合皮层和前额叶皮层是数量感知的核心脑区。猕猴的后顶叶皮层存在大量对数量刺激有特征反应的神经元,并其在数量辨别任务中也起到重要作用。前额叶作为更高级的信息整合中心,与顶叶有着广泛的相互投射,但其在数量感知决策中所办扮演的角色并不明确,特别是在神经元编码机制方面相关研究并不深入。在本工作中,为了探究前额叶皮层在数量感知中的作用,我们训练两只恒河猴进行相对数量和颜色比较任务,通过在前额叶区域进行在体电生理记录和可逆失活来研究前额叶皮层在数量感知决策中的作用。行为学结果表明,两只猴子学会了相对数量和颜色比较任务,达到了实验要求,即总体反应正确率超过85%。且在两种任务中,反应正确率都与任务难度成反比关系。我们将一半的相对数量比较任务中的两种数量的点阵总面积设置为相等,而猴子的操作成绩与不控制点阵面积的情形相似。这排除了猴子可能运用面积信息来完成任务的可能。我们在猴前额叶区域进行急性单电极胞外spike信号采集记录。结果发现,在腹侧前额叶存在较多在Cue期间有信号选择性的神经元,且其选择性受任务难度调制。在数量分辨任务中,有更多神经元在难度低时表现出选择性或更早表现出选择性;在颜色分辨任务中则正好相反,更多神经元信号选择性出现在难度大的条件下或体现不出难度差别。这一结果提示,随着数量分辨任务难度增加,前额叶皮层需要更多时间进行数量解码,表明前额叶参与了数量解码;而在颜色分辨任务时,前额叶很可能并不主动参与0信号识别,而是仅将识别结果作为工作记忆信息加载。

关键词：前额叶皮层数量感知神经元编码

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会思考的机器

科学与生活 2003年第4期 18-19页

作者： ChipWalter 青云

“设计一台由芯片构造的会思考的机器”，这个构想在宾夕法尼亚大学神经工程研究实验室的领导人沃尔特·科瓦贝纳·博恩的头脑中不断地盘旋着，令他既兴奋不已又寝食难安。他感叹大脑构造的精妙，“这是最尖端的科技，比我能想到的任何... 详细信息

“设计一台由芯片构造的会思考的机器”，这个构想在宾夕法尼亚大学神经工程研究实验室的领导人沃尔特·科瓦贝纳·博恩的头脑中不断地盘旋着，令他既兴奋不已又寝食难安。他感叹大脑构造的精妙，“这是最尖端的科技，比我能想到的任何项目都棒。”但是对于一位工程师来说，仅仅兴奋是不够的，他和同事们希望能够开清楚大脑的运行机制，并在研究室里用计算机模拟其功能。在这项研究中，将电信号转换成思维和知觉的神经元编码的精密属性的实验，让研究者经历了无数次的失败。“每个人都为这个复杂的问题绞尽了脑汁。”博恩说。

关键词：大脑神经元编码计算机模拟芯片人工智能电脑

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单个视网膜神经节细胞的放电模式特性

单个视网膜神经节细胞的放电模式特性