snn是什么意思

snn

SNN

a***r.Shannon; Eire (airport) 爱尔兰沙农（小型机场）; Ireland 爱尔兰;

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女生说snn是什么意思

网络用语碎念念的意思。

网络语言有两种含义：一是指跟互联网及计算机技术与应用有关的术语和词汇；二是人们利用计算机互联网媒介进行交际与表达活动时所使用的语言。

网络语是伴随着网络的发展而新兴的一种有别于传统平面媒介的语言形式。它以简洁生动的形式甫一诞生就得到了广大网友的喜爱，发展得很神速。

常见的网络用语

zqsg：

zqsg是网络流行词，是“真情实感”一词的缩写形式，取的是这四个字的首字母缩写。其含义为认真了、走心了的意思。是如今的饭圈常用语。

Ky：

ky是日语表达里面的缩略词的形式，完整的词语是空気を読めない。直接的解释是读不懂空气。深层的含义就是当大家做某件事情的时候，总是做一些奇怪的行为或者是说一些不合适的言论，显得格格不入，一般用来形容不会看眼色，没眼力见的人。

Skr：

skr是一些说唱歌手很喜欢说的一个拟声词，直译起来的意思是：飙车时轮胎摩擦地面的拟声词，引申义有：抛开不爽的事情；形容状态很好，等等，它还有表示赞同的意思。

ANN、SNN、DNN的理解

wakaka，我又来了。

学习背景：老板让我搞图像领域，内心是很无力的，毕竟自己正在做omics的东西都没有什么进展呢，又让我搞新的，但是一切都是没得办法。所以又来学CNN、DNN了。

在上面我们介绍了DNN相对于SNN来说，隐藏层数更多，而且拟合实际问题的能力更强，但是随着而来的越来越容易陷入局部***和梯度消失问题，导致多层隐藏层成了噩梦，甚至多层效果还不如简单的SNN。于是Hinton,（2006）利用与训练方法缓解了局部***解问题才将隐藏层推到了7层，同时为了克服梯度消失的问题，将sigmoid函数尝试用ReLu、maxout等输出函数替换，形成了大家比较熟知的DNN结构。

参考：

DNN与ANN的区别

DBN/DNN/ANN/SNN

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

第三代神经网络 SNN--脉冲神经网络

脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中，是一种模拟大脑神经元动力学的一类很有前途的模型。

那么什么是***代和第二代神经网络模型呢？

***代神经网络

***代神经网络又称为感知器，在1950年左右被提出来，它的算法只有两层，输入层输出层，主要是线性结构。它不能解决线性不可分的问题，对稍微复杂一些的函数都无能为力，如异或操作。

第二代神经网络：BP 神经网络

为了解决***代神经网络的缺陷，在1980年左右 Rumelhart、Williams 等人提出第二代神经网络多层感知器 (MLP)。和***代神经网络相比，第二代在输入层之间有多个隐含层的感知机，可以引入一些非线性的结构，解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷

第三代神经网络：脉冲神经网络

第三代神经网络，脉冲神经网络 (Spiking Neural Network，SNN) ，旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距， 使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算，更接近生物神经元机制。 脉冲神经网络与目前流行的神经网络和机器学习方法有着根本上的不同。SNN 使用脉冲——这是一种发生在时间点上的离散事件——而非常见的连续值。每个峰值由代表生物过程的微分方程表示出来，其中最重要的是神经元的膜电位。本质上，一旦神经元达到了某一电位，脉冲就会出现，随后达到电位的神经元会被重置。对此，最常见的模型是 Leaky Integrate-And-Fire (LIF) 模型。此外，SNN 通常是稀疏连接的，并会利用特殊的网络拓扑。

脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等，高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局弱监督(如多巴胺奖赏学习、基于能量的函数优化等)的生物优化方法，因此具有强大的时空信息表征、异步事件信息处理、网络自组织学习等能力。 [1]

脉冲神经网络，其 模拟神经元 更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。思路是这样的，动态神经网络中的 神经元 不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的 膜电位 达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其他神经元，提高或降低其膜电位。

在脉冲神经网络中，神经元的当前激活水平（被建模成某种微分方程）通常被认为是当前状态，一个输入脉冲会使当前这个值升高，持续一段时间，然后逐渐衰退。出现了很多编码方式把这些输出脉冲序列解释为一个实际的数字，这些编码方式会同时考虑到脉冲频率和脉冲间隔时间。

借助于神经科学的研究，人们可以精确的建立基于脉冲产生时间 神经网络模型 。这种新型的神经网络采用脉冲编码(spike coding)，通过获得脉冲发生的精确时间，这种新型的神经网络可以进行获得更多的信息和更强的计算能力。

20220112【脉络分明：脉冲神经网络及其应用】余肇飞：脉冲神经网络学习理论与方法_哔哩哔哩_bilibili

如何看待第三代神经网络 SNN？详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法-极市开发者社区 (cvmart.net)

脉冲神经网络_百度百科 (baidu.com)

Frontiers | Spiking Neural Network (SNN) With Memristor Synapses Having Non-linear Weight Update | Frontiers in Computational Neuroscience

【强基固本】脉冲神经网络（Spiking Neural Network）介绍 (qq.com)

snn的简介

深奈尼（SNN），来自香港时尚之都，由香港著名设计师领衔设计，集时尚、自然、爱为一体的设计理念，精选天然晶石，专属打造东方的天然水晶品牌，客户用中等的价格即可享受晶石的天然魅力和奢华。

深奈尼（SNN），由具有26年珠宝从业经验的香港辉宝集团创立，分属旗下陆丰健瑜实业有限公司管理，集设计、生产、批发、销售为一体的实体公司，重金专注大陆市场，让天然水晶的能量沐浴着每一个中国人。

我想问问网友说的snn什么意思

SNN（脉冲神经网络）——一种大数据算法，同传统的人工神经网络一样，脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络（feed-forwardspikingneuralnetwork）、递归型脉冲神经网络（recurrentspikingneuralnetwork）和混合型脉冲神经网络（hybirdspikingneuralnetwork）。

1、前馈型脉冲神经网络

在多层前馈脉冲神经网络结构中，网络中的神经元是分层排列的，输入层各神经元的脉冲序列表示对具体问题输入数据的编码，并将其输入脉冲神经网络的下一层。最后一层为输出层，该层各神经元输出的脉冲序列构成网络的输出。输入层和输出层之间可以有一个或者多个隐藏层。

2、递归型脉冲神经网络

递归型神经网络不同于多层前馈神经网络和单层神经网络，网络结构中具有反馈回路，即网络中神经元的输出是以前时间步长上神经元输出的递归函数。

3、混合型脉冲神经网络

混合型脉冲神经网络即包括前馈型结构，又包含递归型结构。

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