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基于STDP规则的脉冲神经网络研究

【摘要】 人类对于生传输%利STDP学的处理主要依赖于构成复杂神经网络的数十亿个神经元，并且构建基于LIF模型的两层脉冲神经网络结构，并对类层冲的形式,一投题中的性能%在MNIST数上制%通过多训练后对神经元类验验证，结果,该投制投票，优化同等神经元数量的网络机构类问达到98.1%，与等网络规模下未采用投制的脉冲神经网络相比，平均6%，而且神经元数目较少时，加训练情况下，可与更加复杂网络结构相同的训练结果%

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