类脑脉冲神经网络及其神经形态芯片研究综述

在类脑人工智能高速发展、电磁环境日益复杂的现状下,最具有仿生特性和抗干扰性的脉冲神经网络在计算速度、实时信息处理、时空数据处理上表现出巨大的潜能。脉冲神经网络是类脑人工智能的核心之一,通过模拟生物体神经网络结构和信息传递方式来实现类脑计算。本文首先总结五种神经元模型的优缺点和适用性,分析五种网络拓扑结构的特征;其次综述脉冲神经网络算法,从无监督学习和有监督学习两个角度总结基于突触可塑性规则的无监督学习算法和四类监督学习算法;最后重点综述国内外在研的类脑神经形态芯片。本文旨在通过系统性的总结,为初入脉冲神经网络研究领域的同行提供学习思路和研究方向。