脉冲神经网络，脉冲耦合神经网络分割图片如何做

本文目录一览

1，脉冲耦合神经网络分割图片如何做
2，脉冲耦合神经网络和cnn的区别
3，脉冲耦合神经网络哪个层次的人学
4，如何评价浙大研制出国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片
5，pcnn 的全名是什么
6，如何训练深度神经网络

1，脉冲耦合神经网络分割图片如何做

这是有关图像处理的问题。有点深奥，我的大学毕业设计就是搞脉冲耦合神经网络的。。。依我看，这个适合大学生做研究的时候学的，层次不算很高，但也要有些图像处理方面的基础，也需要数学方面的基础，不然学起来会有点辛苦。

脉冲耦合神经网络分割图片如何做

2，脉冲耦合神经网络和cnn的区别

pcnn比起convolutional neural network，还是稍稍像点cellular neural netowork。结构上看起来总觉得更像是一个胞元自动机。Convolutional Neural Network和PCNN一点关系都没有，纯粹是靠重复卷积-池化来提取深度特征最后用softmax分类而已。

同问。。。

脉冲耦合神经网络和cnn的区别

3，脉冲耦合神经网络哪个层次的人学

你要问的是什么？这个概念是大学中《人体生理解剖学》里学的。

pcnn比起convolutional neural network，还是稍稍像点cellular neural netowork。结构上看起来总觉得更像是一个胞元自动机。convolutional neural network和pcnn一点关系都没有，纯粹是靠重复卷积-池化来提取深度特征最后用softmax分类而已。

脉冲耦合神经网络哪个层次的人学

4，如何评价浙大研制出国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片

第一，并没有太多的创新性。且不说国际上早有SNN（spiking neural network）芯片，仅在国内，是不是国内首例都不好说，据我所知，清华也有课题组在做类似的芯片。第二，在功能上没有大的突破。看浙大官方的新闻，该芯片“实现”的功能是“手写数字的识别和脑电波的解码”。业内人士应该都知道，这两项功能是机器学习领域已经玩儿烂的了，和SNN几乎没有一毛钱的关系。第三，在算法上没有大的突破。具体的算法没有报道，但新闻上说，“最多可支持2048个神经元、400多万个神经突触及15个不同的突触延迟。”我一看这神经元和突触比例吓一跳，原来是做了一个全连接的网络啊……并没有什么真实神经网络的算法引进。而在制作工艺上，本研究采用传统的CMOS工艺，显然和IBM的研究不在一个时代（TrueNorth芯片里的神经元是百万级的）。

我是来看评论的

5，pcnn 的全名是什么

脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）与传统神经网络相比，有着根本的不同。PCNN有生物学的背景，它是依据猫、猴等动物的大脑皮层上的同步脉冲发放现象提出的。PCNN有着广泛的应用，可应用于图像分割，边缘检测、细化、识别等方面。　　PCNN是Eckhorn于20世纪90年代开始提出的一种基于猫的视觉原理构建的简化神经网络模型，与BP神经网络和Kohonen神经网络相比，PCNN不需要学习或者训练，能从复杂背景下提取有效信息，具有同步脉冲发放和全局耦合等特性，其信号形式和处理机制更符合人类视觉神经系统的生理学基础。需要的话我这边有资料~~

你好！应该是Pulse Coupled Neural Network 中文解释：脉冲藕合神经网络希望对您有所帮助。如有疑问，请追问。

动漫？

6，如何训练深度神经网络

deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。deeplearning远比BP要复杂，用来解决的问题也不是一个层面，所以也没有替代的必要。Deeplearning所涉及的问题大多数BP都没法解决的。度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。