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脈沖神經(jīng)元有監(jiān)督學(xué)習算法通過梯度下降法調(diào)整神經(jīng)元的突觸權(quán)值，但目標學(xué)習序列長度的增加會降低其精度并延長學(xué)習周期。為此，提出一種帶延遲調(diào)整的梯度下降學(xué)習算法。將每個突觸的延遲作為學(xué)習參數(shù)，在學(xué)習過程中調(diào)整權(quán)值，同時對突觸的延遲時間進行梯度下降調(diào)整，從而使神經(jīng)元激發(fā)岀目標脈沖序列。實驗結(jié)果表明，該算法在不增加算法復(fù)雜度的情況下，能夠提高神經(jīng)元學(xué)習復(fù)雜脈沖序列的能力，且收斂速度較快。
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