摘要

本文旨在优化人工神经网络（ANN）到脉冲神经网络（SNN）的转换算法，着重解决转换过程中存在的误差问题。脉冲神经网络作为第三代神经网络，因其在硬件上的低功耗和快速推理优势而受到广泛关注。当前，基于ANN转换的SNN算法在长时间步长条件下已能达到与ANN算法相当的性能。然而，过长的时间步长会限制SNN算法充分发挥其固有优势，阻碍其实用性应用。

本文通过分析现有研究，针对ANN-SNN转换算法中的量化误差、不均匀误差及剪裁误差提出改进方法。首先，引入组神经元算法以减小量化误差，并通过负脉冲机制减少不均匀误差，这些改进显著提升了算法性能。此外，本文提出基于注意力机制（CBAM）和相对不应期的转换算法，优先处理权重较高的图像部分，并对过度活跃的神经元提高其发射阈值，从而在一定程度上提高了算法性能。本文还引入了对过兴奋神经元的抑制机制，同样对算法性能有积极作用。

通过大量实验验证，改进后的ANN-SNN转换算法在短时间步长条件下表现出色，不仅提升了转换效率，还在一定程度上保持了SNN的低功耗特性。本文的研究结果为进一步优化ANN-SNN转换算法提供了理论支持和实践基础，对推动脉冲神经网络的实际应用具有重要意义。

关键词：脉冲神经网络；负脉冲机制；注意力机制；相对不应期；对过兴奋神经元的抑制

结论

本文通过优化人工神经网络（ANN）到脉冲神经网络（SNN）的转换算法，解决了转换过程中存在的误差问题，并显著提升了SNN的性能。具体来说，本文研究了现有的ANN-SNN转换算法，识别并分类了量化误差、剪裁误差和不均匀误差这三类主要误差源，提出了相应的改进方法，取得了重要进展。

首先，本文提出的组神经元算法在减少量化误差方面显示出明显的效果。量化误差主要来源于ANN参数到SNN参数的离散化过程，通过引入组神经元，可以有效地减小这种离散化带来的误差。实验结果表明，采用组神经元算法后，SNN在短时间步长内能够保持较高的准确性，并且计算效率也得到了一定的提高。

其次，为了减少不均匀误差，本文引入了负脉冲机制和带符号的神经元模型。不均匀误差主要由于SNN输入脉冲序列的顺序不同而导致的输出差异，通过在神经元模型中引入负脉冲，可以在一定程度上平衡脉冲发放的频率，减少由于脉冲发放顺序不同导致的误差。实验结果验证了这一方法的有效性，负脉冲机制显著降低了不均匀误差，提高了SNN的整体性能。

此外，本文提出了基于注意力机制（CBAM）和相对不应期的转换算法。注意力机制可以优先处理权重较高的图像部分，从而提高图像分类任务的准确率；相对不应期机制则通过限制神经元在短时间内重复发放脉冲，增强了网络的稳定性并减少了能量消耗。实验结果表明，结合这两种机制的转换算法在处理带有高斯噪声的图像时表现出色，不仅在分类准确率上超过了传统的ANN算法，还表现出更高的鲁棒性。

最后，本文还研究了对过度兴奋神经元的抑制机制。实验发现，SNN中存在一定数量的神经元膜电位过高，导致其在多个时间步内持续发放脉冲，影响了网络的稳定性。通过对这些神经元进行反馈抑制，减少了多发脉冲现象，提高了ANN-SNN转换算法的性能。实验数据表明，抑制过度兴奋神经元可以有效减少转换误差，进一步提高了网络的可靠性和稳定性。

总体而言，本文通过一系列改进方法，在短时间步长条件下显著提高了ANN-SNN转换算法的性能，使SNN在保持低功耗特性的同时，具备了较高的计算效率和准确率。本文的研究为进一步优化ANN-SNN转换算法提供了理论支持和实践基础，对推动脉冲神经网络的实际应用具有重要意义。未来的研究可以进一步探索更高效的误差减少方法，以及在更多实际应用场景中的验证与优化。

摘要

脉冲神经网络（SNN）作为第三代神经网络，因其低功耗和在硬件上快速推理的优势，得到了广泛关注。然而，基于人工神经网络（ANN）转换的SNN算法在长时间步长条件下才能实现与ANN算法相当的性能，这导致SNN算法的优势难以在实际应用中发挥。为了解决这一问题，本文对ANN-SNN转换算法中的误差进行了详细分析，并提出了一系列优化方法。

首先，本文引入了组神经元算法，以减少量化误差。量化误差源自ANN参数到SNN参数的离散化过程，通过引入具有不同阈值的组神经元，可以有效地提高量化分辨率，从而减少误差。实验结果表明，组神经元算法在短时间步内显著提升了SNN的分类准确率和性能。

其次，为了解决不均匀误差，本文采用了带符号的神经元模型。该模型允许神经元在特定条件下发放负脉冲，以平衡多发的正脉冲，从而减少脉冲发放的不均匀性。实验验证了这一方法的有效性，带符号神经元机制显著提高了SNN在各种时间步长下的分类准确率，尤其在噪声条件下依然保持了较好的鲁棒性。

此外，本文探索了注意力机制在ANN-SNN转换中的应用。通过卷积块注意力模块（CBAM），网络可以优先处理图像中的重要特征信息，从而提高分类任务的准确性。实验结果显示，引入CBAM的算法在CIFAR-100数据集上的图像分类任务中表现尤为突出，其准确率甚至超过了传统的ANN算法。

为了进一步提高SNN的性能，本文还引入了相对不应期机制。该机制通过模拟生物神经元在发放脉冲后的不应期，提高脉冲发射阈值，限制神经元的重复发放，进而增强网络的稳定性并减少能量消耗。实验表明，相对不应期机制能够在不同时间步长下显著提升SNN的分类准确率，与CBAM结合后，性能进一步优化。

最后，本文提出了一种基于抑制过兴奋神经元的机制。通过对膜电位异常高的神经元进行抑制，减少了过量脉冲的发放，提升了算法的稳定性和可靠性。实验验证了该方法在VGG16网络结构上的有效性，并证明了其在高斯噪声条件下依然保持良好性能。

综上所述，本文通过一系列创新性的方法显著减小了ANN-SNN转换过程中的误差，提高了SNN的性能和鲁棒性。这些研究为进一步优化ANN-SNN转换算法提供了理论支持和实践基础，对推动脉冲神经网络的实际应用具有重要意义​​。