參賽序號：34
海報主題
記憶體材料元件特性對脈衝式類神經網路效能影響之評估
系級
材料科學及工程學系
指導老師及參賽學生
指導老師：王超鴻
參賽學生：侯詠涵
構想說明
本研究探討了記憶裝置的特性對脈衝時序依賴可塑性（ STDP）曲線以及在使用 脈衝神經網絡（ SNNs）架構的神經形態計算中的圖像識別性能的影響。本研究 中使用卷積神經網絡（ CNNs）作為主要評估框架，進行 MNIST 圖像識別。為了 將 CNNs 轉換為 SNNs，我們在研究中進行了一些修改，包括輸入數據、激活層 和權重等等。輸入的圖像數據被轉換為脈衝格式，脈衝型 CNN 的輸入層接收輸 入的脈衝並通過神經元傳遞信號，隱藏層則是用來模擬突觸膜電位的變化。當 膜電位超過閾值時，會發出信號向前傳遞信息。接著，激活層和權重分別選擇 LIF 模型和記憶感知 STDP 曲線，以研究記憶特性對圖像識別準確性的影響。
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