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脈沖神經(jīng)元有監(jiān)督學習算法通過梯度下降法調整神經(jīng)元的突觸權值，但目標學習序列長度的增加會降低其精度并延長學習周期。為此，提出一種帶延遲調整的梯度下降學習算法。將每個突觸的延遲作為學習參數(shù)，在學習過程中調整權值，同時對突觸的延遲時間進行梯度下降調整，從而使神經(jīng)元激發(fā)岀目標脈沖序列。實驗結果表明，該算法在不增加算法復雜度的情況下，能夠提高神經(jīng)元學習復雜脈沖序列的能力，且收斂速度較快。
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