技术背景

最近几年神经学的研究已经有了显著的进展，发掘出很多生物神经元的新特性。生物神经元间在处理信息时具有动态性和时空性，具体表现在其处理实时信息的高效性和低能耗等方面。随着高度信息化社会的发展，处理实时数据的要求不断提高，因此，模仿神经元工作方式的软件模型和硬件架构成为研究的重点。目前，IBM公司的正北芯片、Inter公司的Loihi芯片、清华大学的天机芯片和浙江大学的达尔文芯片，都是很成功的SNN硬件架构。但这些结构并没有合理地将STDP法则应用到SNN的训练阶段中，在这里将提出一款全数字的SNN系统，该系统有机结合了对STDP法则的合理性分析，通过在线训练的方式实现对MNIST数据集的识别。