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关于脉冲神经网络的计算能力和复杂性
近十年来，基于人工脉冲神经网络的神经形态架构兴起，例如 SpiNNaker、TrueNorth 和 Loihi 系统。这些架构中的大规模并行性以及计算和内存的共置可能使能耗比传统的冯·诺依曼架构低几个数量级。然而，到目前为止，由于缺乏正式的机器模型和神经形态计算的计算复杂性理论，因此无法将其与更传统的计算架构进行比较（特别是在能耗方面）。在本文中，我们迈出了建立这种理论的第一步。我们引入脉冲神经网络作为机器模型，与我们所熟悉的图灵机不同，信息及其操作共置在机器中。我们引入了典型问题，定义了复杂性类的层次结构，并提供了一些初步的完整性结果。
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。
基于丘脑皮质的脉冲神经网络......
本文提出了一种非迭代训练算法，用于在自学习系统中应用节能的 SNN 分类器。该方法使用预处理间脑丘脑中典型的感觉神经元信号的机制。该算法概念基于尖点突变模型和路由训练。该算法保证整个网络中连接权重值的零分散，这在基于可编程逻辑器件的硬件实现的情况下尤为重要。由于非迭代机制受到联想记忆训练方法的启发，该方法可以估计网络容量和所需的硬件资源。训练后的网络表现出对灾难性遗忘现象的抵抗力。该算法的低复杂度使得无需使用耗电的加速器即可进行现场硬件训练。本文将该算法的硬件实现的复杂性与经典的 STDP 和转换程序进行了比较。该算法的基本应用是配备视觉系统并基于经典 FPGA 设备的自主代理。
使用脉冲耦合神经网络
摘要：图像处理可以定义为校正和更改图像及其解释的功能结构。数字图像处理的应用之一是使用组件和图像分割中的图像处理技术。这些技术之一是医疗世界中的磁共振成像（MRI）。在本文中，介绍了脑肿瘤检测系统以及各种异常和异常，其中图像预处理和制备包括图像增强，滤波和降低噪声。然后，图像分割是通过脉冲神经网络完成的。接下来，提取图像特征，最后，通过算法将肿瘤和异常区域与正常区域分离。在这项研究中，使用特征选择和集成方法，并使用脑MRI图像的最重要统计特征来改善脑肿瘤检测。以及进行的研究和肿瘤检测系统的实施，可以为将来的研究提供以下建议，并且肿瘤检测系统将更有效地工作。脉冲耦合神经网络（PCNN）可在预处理阶段进行图像分割，尤其是在图像过滤中。
脉冲高效量子机器学习
基于参数化量子电路的量子机器学习算法是近期量子优势的有希望的候选者。虽然这些算法与当前一代量子处理器兼容，但设备噪声限制了它们的性能，例如通过诱导损失景观的指数平坦化。诸如动态解耦和泡利旋转之类的错误抑制方案通过降低硬件级别的噪声来缓解这个问题。这个技术工具箱最近增加了脉冲高效转译，它通过利用硬件原生的交叉共振相互作用来减少电路调度时间。在这项工作中，我们研究了脉冲高效电路对量子机器学习近期算法的影响。我们报告了两个标准实验的结果：使用量子神经网络对合成数据集进行二元分类，以及使用量子核估计进行手写数字识别。在这两种情况下，我们发现脉冲高效转译大大减少了平均电路持续时间，从而显著提高了分类准确率。最后，我们将脉冲高效转译应用于汉密尔顿变分假设，并表明它延迟了噪声引起的荒芜高原的出现。
机载脉冲干扰环境模拟器...
2 未来GNSS信号和接收机结构 3 2.1 未来GNSS信号 ......................。。。。。。。。。3 2.1.1 GPS L5 信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.1.2 伽利略信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2 GNSS接收机结构 ......................。。。。。6 2.2.1 天线 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.2 前置放大器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.3 前端 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.4 ADC/AGC 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.5 硬件和软件信号处理。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.6 导航处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8
脉冲辐射天线的研究与设计
由 ÖZGE EREN 提交，部分满足中东技术大学电气与电子工程理学硕士学位的要求，作者：Halil Kalıpçılar 教授，自然与应用科学研究生院院长，İlkay Ulusoy 教授，电气与电子工程系主任，Özgür Ergül 教授，中东技术大学电气与电子工程系主任，考试委员会成员：Şimşek Demir 教授，中东技术大学电气与电子工程系，Özgür Ergül 教授，中东技术大学电气与电子工程系，Özlem Aydın Çivi 教授，中东技术大学电气与电子工程系，Serhat Çakır 教授，中东技术大学物理学系，Özcan Kalenderli 教授，国际电信联盟电气工程系