Classification Coding and Image Recognition Based on Pulse Neural Network

机译：基于脉冲神经网络的分类编码与图像识别

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Based on the third generation neural network spiking neural network, this paper optimizes and improves a classification and coding method, and proposes an image recognition method. Firstly, the read image is converted into a spike sequence, and then the spike sequence is encoded in groups and sent to the neurons in the spike neural network. After learning and training for many times, the quantization standard code is obtained. In this process, the spike sequence transformation matrix and dynamic weight matrix are obtained, and the unclassified data are output through the same matrix for image recognition and classification. Simulation results show that the above methods can get correct coding and preliminary recognition classification, and the spiking neural network can be applied.

机译：基于第三代神经网络尖峰神经网络，本文优化并提高了分类和编码方法，并提出了一种图像识别方法。首先，读取图像被转换成尖峰序列，然后将尖峰序列以基团编码并送到尖峰神经网络中的神经元。在多次学习和培训之后，获得量化标准代码。在该过程中，获得尖峰序列变换矩阵和动态权重矩阵，并且通过相同的矩阵输出未分类的数据以进行图像识别和分类。仿真结果表明，上述方法可以获得正确的编码和初步识别分类，并且可以应用尖峰神经网络。

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来源
《IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Industrial Design》|2021年|260-265|共6页
会议地点
作者
Dong Li; Yiwen Jiao; Pengcheng Ge; Kuanfei Sun; Zefu Gao; Feilong Mao;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Training; Image recognition; Image coding; Quantization (signal); Simulation; Neurons; Supervised learning;

机译：训练;图像识别;图像编码;量化（信号）;模拟;神经元;监督学习;

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