2023年10月12日 星期四
深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”构建

    科技日报北京10月11日电 (记者陆成宽)记者11日从中国科学院自动化研究所获悉,该所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作,构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式脉冲深度学习解决方案,能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。

    脉冲神经网络被誉为第三代神经网络。它既是神经科学中研究大脑运行原理的基本工具,又因其具有稀疏计算、超低功耗的特性而备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入,脉冲神经网络的性能得到大幅度提升,脉冲深度学习成为计算科学领域新兴的研究热点。

    作为论文共同通讯作者,李国齐告诉记者,深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”具有简单易用、扩展性强、性能高等优点。借助“惊蜇”,只需要寥寥数行代码,研究者就能轻松构建并训练深度脉冲神经网络;同时,“惊蜇”也给用户提供了定义新模型的完美范例。更重要的是,第三方评测表明,“惊蜇”的仿真计算速度极快,比其他框架快10倍以上。

    “‘惊蜇’一推出就受到了研究人员的欢迎,并被广泛使用。”李国齐说,目前基于“惊蜇”的研究工作已经大量出版,成功将脉冲神经网络从简单的手写体识别数据集分类,扩展到人类水平的大规模图像数据集检测识别、网络部署、事件相机数据处理等实际应用。

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