基于脉冲神经网络的智能控制研究进展
刘晓德
郭宇飞
黄旭辉
马喆
航天科工集团智能科技研究院有限公司,北京 100043
摘要：近些年,具备低功耗、高鲁棒、融合时空信息等优势的脉冲神经网络(SNN)在类脑研究与智能控制的交叉领域方兴未艾.基于脉冲神经网络架构的智能控制方法是实现与环境自主交互并且高能效完成复杂控制任务的有效途径之一.为此,本文首先介绍了SNN的基本要素与研究动机;然后,详细介绍了近年来基于脉冲神经网络智能控制的研究进展以及在机器人、无人车、无人机等领域的应用情况;接着,总结了一些现有的硬件平台,用以实现SNN算法的高效能实现;最后,总结展望了SNN控制发展的机遇与挑战.本文旨在梳理出SNN控制发展的技术脉络,为其快速发展提供借鉴与思路.
关键词：脉冲神经网络深度学习神经网络与智能控制神经形态计算
论文发表日期：2024-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：18( 2189-2206 )
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