在人工智能和神经科学的交汇处,脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,简称SNNs)作为下一代智能计算架构逐渐引起广泛关注。与传统神经网络不同,SNNs更贴近生物神经系统的信息处理机制,通过离散而稀疏的脉冲信号进行异步通讯,具有高效能耗和自然处理时序信息的优势。然而,如何设计适用于脉冲神经网络的理论与模型,从而提升其处理时空信息的能力,依然是当前的研究难点之一。在这一背景下,共变时空感受野(Covariant Spatio-Temporal Receptive Fields)的提出,为事件驱动视觉领域注入了新的活力,为脉冲神经网络提供了更为科学且高效的时空信息编码方法。 共变时空感受野的核心理念来源于生物视觉系统中的感受野原理,强调神经元对不同空间位置和时间尺度上的刺激保持一致的响应特性,尤其针对空间仿射变换和时间尺度变换保持协变性。这种协变性保证了当输入信号经历空间旋转、缩放以及速度变化时,神经系统依然能形成稳定且可预测的表现,从而实现鲁棒的视觉感知。
传统的感受野设计多应用于经典图像数据,而本研究突破性地将其扩展到脉冲神经网络,以处理事件相机产生的稀疏而异步的视觉事件。 事件驱动视觉作为新兴的视觉传感技术,利用动态视觉场景中的像素变化直接产生事件流,避免了帧率限制和大量冗余信息,使其在低延迟和低功耗应用中展现出巨大潜力。相对应地,脉冲神经网络天然契合事件驱动数据的稀疏编码特点,因此二者结合催生了高效的神经形态视觉计算架构。然而,事件数据的非均匀时空分布和多变尺度对神经网络的训练和性能提出了严苛挑战。共变时空感受野理论通过引入基于仿射高斯核和泄露积分机制的时空滤波器,为脉冲神经元提供了能够适应多尺度变换的结构设计,极大提升了网络学习过程的稳定性和泛化能力。 理论方面,感受野模型借鉴了尺度空间理论中的连续尺度分析思想,采用仿射高斯核在空间上的连续可调参数确保对空间仿射变换的协变性。
时间维度上融合了泄露积分器(leaky integrators)与泄露式积分发放(leaky integrate-and-fire)神经元模型,通过指数衰减和阈值触发机制,共同实现对应时间尺度信号的有效捕获与编码。该联合时空滤波器不仅满足对空间几何变换的鲁棒适应,也具备对时间拉伸缩放的谨慎容忍,从理论上保证了输入的变换顺序与滤波处理的等效互换性,即信息的捕获和时空变换操作可交换,不影响最终的表达结果。此类数学性质极大便利了设计可迁移且泛用的视觉感知模块。 在实际应用中,研究将该理论应用于事件驱动的物体跟踪任务,通过构建基于共变时空感受野先验的三层卷积脉冲神经网络,结合多尺度空间方向导数滤波器与多尺度时间常数初始化,有效缓解了脉冲网络难以训练的常见瓶颈。实验结果显示,相比于随机初始化,基于理论先验的网络训练误差大幅降低,空间和时间尺度变换下的任务表现均显著提升。其中,泄露积分和泄露积分发放两种激活机制均受益明显,证明该建模方法的普适优势。
此外,与采用传统ReLU激活且依赖于多帧输入联合推断的非脉冲模型相比,共变感受野初始化的脉冲网络在稀疏事件数据的时序信息提取上表现得更加优异和高效。 该研究也深入探讨了初始化策略对时间常数的分布稳定性的影响。结果显示基于感受野先验的时间常数在训练过程中的波动较小,表现为训练更快收敛且模型更稳定。这表明,合理的时空尺度参数初始化不仅优化了梯度传播过程,也降低了脉冲发放机制中阈值触发的梯度消失隐患,有利于更深网络结构的训练。此外,诸如批归一化等现代深度学习技术的结合进一步强化了模型性能和训练稳定性,促进了脉冲神经网络在时空信息处理任务中的实用潜力。 从神经科学视角看,共变时空感受野的设计靶向生物视觉系统中复杂且多尺度的时空滤波机制,映射了从视网膜到初级视觉皮层的感受野功能。
该理论与生物视觉的时间不变性和空间仿射适应性高度契合,为神经形态系统提供了从细胞级别机制到复杂视觉处理的统一理解。未来,该理念不仅适用于视觉场景,也有望推广至神经形态记忆编码、闭环控制等多模态区块,推动生物启发计算走向更高效的通用智能。 未来研究方向值得期待。结合其他生物真实神经元模型,如Hodgkin-Huxley、Izhikevich和FitzHugh-Nagumo等,以及更复杂空间变换框架,将丰富感受野模型的表达能力并挖掘潜在的多尺度时空协变机制。此外,运用真实采集的事件相机数据集、多样化视觉任务以及更深层网络结构,可进一步评估和提升共变时空感受野在实际应用中的鲁棒性和适应性。 同时,将理论推导与神经形态硬件实现相结合,探索如何用现有及未来的低功耗神经芯片配合共变感受野优化的脉冲神经网络,为边缘计算和移动智能设备提供新动力,是该领域一条富有前景的发展路径。
综上所述,共变时空感受野为事件驱动脉冲神经网络提供了坚实的理论基础和实践指导,它不仅增强了对时空变换的鲁棒处理能力,也为神经形态计算的广泛应用打开了可能性。这一突破兼具生物学启发与数学严谨性,预示着脉冲神经网络和神经形态视觉系统的新纪元。未来,随着相关理论和技术的不断完善,共变时空感受野有望成为智能视觉处理的核心组件之一,推动神经形态计算迈向更智能、更高效的未来。 。
