Biological neural networks continue to inspire breakthroughs in neural network performance. And yet, one key area of neural computation that has been under-appreciated and under-investigated is biologically plausible, energy-efficient spiking neural networks, whose potential is especially attractive for low-power, mobile, or otherwise hardware-constrained settings. We present a literature review of recent developments in the interpretation, optimization, efficiency, and accuracy of spiking neural networks. Key contributions include identification, discussion, and comparison of cutting-edge methods in spiking neural network optimization, energy-efficiency, and evaluation, starting from first principles so as to be accessible to new practitioners.


翻译:神经网络的生物学启发仍然在促进神经网络性能的突破。然而,一个被低估和研究不足的神经计算领域是生物学合理、能效高的脉冲神经网络,其潜力对于低功耗、移动或硬件受限的环境尤其有吸引力。我们提供了一份关于脉冲神经网络最近发展的文献综述,涵盖了解释、优化、效率和准确性方面的关键进展。主要贡献包括确定、讨论和比较在脉冲神经网络优化、能效和评估方面的尖端方法,从基本原理开始讲解,以便新手容易入门。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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