基于FPGA的Izhikevich神經元定制計算方法

摘要： 脈沖神經網絡作為第三代神經網絡，其工作機理與生物大腦更接近，層內連接與反向連接的復雜拓撲結構具有解決復雜問題的潛力。神經元和突觸是脈沖神經網絡中最基本的計算單元，相比于帶泄露積分觸發(fā)神經元模型，Izhikevich神經元模型能通過模擬出更多的生物脈沖現象來支持更廣泛的類腦仿真計算，但Izhikevich神經元模型的計算復雜度更高，基于其搭建的脈沖神經網絡存在低性能、高功耗的問題...