混合脉冲

一种用于推进机器学习模型的混合脉冲卷积神经网络方法

在本文中，我们提出了一种新颖的独立混合脉冲卷积神经网络 (SC-NN) 模型，并在图像修复任务上进行了测试。我们的方法利用 SNN 的独特功能（例如基于事件的计算和时间处理）以及 CNN 强大的表示学习能力来生成高质量的修复图像。该模型在专为图像修复设计的自定义数据集上进行训练，其中使用蒙版创建缺失区域。混合模型由 SNNConv2d 层和传统 CNN 层组成。SNNConv2d 层实现泄漏积分和发射 (LIF) 神经元模型，捕捉脉冲行为，而 CNN 层捕捉空间特征。在本研究中，均方误差 (MSE) 损失函数演示了训练过程，其中训练损失值为 0.015，表示在训练集上的表现准确，并且模型实现了低至 0 的验证损失值。 0017 的测试结果。此外，大量的实验结果证明了其最先进的性能，展示了在单个网络中集成时间动态和特征提取进行图像修复的潜力。