TY-JOUR A2-Wyss，J.Michael AU-Wang，Guanzheng AU-Wang，Rubin AU-Kong，Wanzeng AU-Zhang，Jianhai PY-2020 DA-2020/11/25 TI-神经网络的稀疏性和能耗之间的关系SP-8848901 VL-2020 AB-约50-80%的总能耗由神经网络中的信号消耗。如果网络中有许多活跃的神经元，那么神经网络会消耗大量的能量。如果一个神经网络中只有很少的活跃神经元，那么这个网络消耗的能量就很小。神经网络中活动神经元与所有神经元的比率，即稀疏性，会影响神经网络的能量消耗。劳克林的研究表明，节能代码的稀疏性取决于信令和固定成本之间的平衡。劳克林没有给出信号与固定成本的确切比例，也没有给出大多数节能神经网络中活动神经元与所有神经元的比例。在本文中，我们通过生理学实验数据计算了信号成本与固定成本的比率。信号成本与固定成本的比率介于1.3和2.1之间。我们计算了最节能的神经网络中活动神经元与所有神经元的比率。神经网络中活跃神经元与所有神经元的比率在0.3到0.4之间。我们的结果与许多相关生理实验的数据一致，表明本文使用的模型可以满足实际条件下的神经编码。本文的计算结果有助于神经编码的研究。SN-2090-5904 UR-https://doi.org/10.1155/2020/8848901 DO-10.1155/2020/8848901 JF-神经可塑性PB-印度群岛KW-ER-