主講人👩‍👩‍👧‍👧：王子劍

主講人簡介：碩士生導師。本科就讀於同濟大學🖕🏽，隨後本校直接攻讀博士，並於2020年獲得同濟大學博士學位🔖。在類腦智能，類腦交叉領域應用方向開展科研工作🧛🏻😉。在國內外高水平期刊和會議發表論文20余篇，成果發表於IJIS👩🏼‍🎨、IEEE Trans等重要國際期刊。主持中央高校專項資金項目1項，並參與了包括國家重點研發計劃項目🔹、國家科技支撐計劃🥨、國家自然科學基金重大研究計劃培育項目、國家自然科學基金面上項目等多項重大課題👩🏽‍🦱。

講座摘要：

類腦智能算法主要通過對生物神經系統的模擬，構建更符合生物神經系統原理的人工智能算法及計算框架。近年來，起源於神經科學理論基礎的脈沖神經網絡(spike neural network, SNNs)已成為類腦計算領域的主流框架之一❓。然而𓀆，目前snn使用的基於反向傳播(BP)直接訓練的Leaky Integration‐and‐Fire (LIF)神經元模型大多沒有考慮周期性連接的變化和神經元連接的動態強度隨時間的變化。我們提出了一種具有循環連接的LIF神經元模型及一種動態改變突觸前電流的方法⛹🏻‍♀️。與經典的LIF神經元相比，提出的LIF神經元具有額外的循環連接。此外，我們還提出了一種高效、靈活的LIF循環神經元BP訓練方法。在上述方法的基礎上，我們提出了基於反向傳播的具有動態突觸前電流的遞歸SNN (RDS‐BP)👰🏽‍♂️。該方法在多個圖像數據集和文本數據集的性能超過了近年來其他先進的SNN方法。

時間🧎‍♂️‍➡️：9月13日12：30

地點✵🐓：1號沐鸣樓140