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AbstractSNN与ANN相比表现不好的原因主要有两个：一是缺乏有效的学习算法，二是缺乏有效的编程框架。通过以下两个方面解决上述问题。一是提出了一种神经元归一化技术来调整神经元的选择性，开发了一种对于深度SNN网络适用的直接学习算法；二是通过狭窄ratecoding的窗口和把LIF模型转换为显式迭...
由于研究方向的关系，入了snn的坑。目前刚刚了解snn，从项目开始一步步学习了。当然现在也没有了解很多项目，本篇文章会随着学习的深入而不断更新。希望能跟大家一起共同进步。下面放上我有了解过的snn项目：1、利用snn实现手写数字识别,训练算法为STDP（snn比较经典的项目，比较适合用…
使用SNN做因果推断的能力又如何呢？深度学习研究员在强化学习领域作出了大量的研究[62,63]，不过使用SNN进行强化学习研究的却很少。在SNN这一领域——特别是在训练学习算法中——SNN所面临的最大挑战就是否能表现出和深度学习相当的性能。
最近关注了一个问题：只有达到stateoftheart精度的方法才能发文章吗？得赞同最多的回答分享了ICML审稿人的话，说的非常好：Theacademicisnotanarmyrace.It…
最新发布.TianlongLee的博客.08-24.675.Fast-Classifying,High-AccuracySpikingDeepNetworksThroughWeightandThresholdBalancing作者：PeterU.Diehl，DanielNeil，JonathanBinas，MatthewCook，Shih-ChiiLiuandMichaelPfeiffer会议：IJCNN2015原文链接：paper代码：https://github/dannyneil...
SNNisbiologically-plausibleandcanbetunedbyintegratinglocal-scaleunsupervisedlearningrules(e.g.,SpikeTiming-DependentPlasticity,Short-Term2计算机学报2020年Plasticity,localequilibriumadjustmentofmembranepotential)andglobal-scale...
AbstractSNN与ANN相比表现不好的原因主要有两个：一是缺乏有效的学习算法，二是缺乏有效的编程框架。通过以下两个方面解决上述问题。一是提出了一种神经元归一化技术来调整神经元的选择性，开发了一种对于深度SNN网络适用的直接学习算法；二是通过狭窄ratecoding的窗口和把LIF模型转换为显式迭...
由于研究方向的关系，入了snn的坑。目前刚刚了解snn，从项目开始一步步学习了。当然现在也没有了解很多项目，本篇文章会随着学习的深入而不断更新。希望能跟大家一起共同进步。下面放上我有了解过的snn项目：1、利用snn实现手写数字识别,训练算法为STDP（snn比较经典的项目，比较适合用…
使用SNN做因果推断的能力又如何呢？深度学习研究员在强化学习领域作出了大量的研究[62,63]，不过使用SNN进行强化学习研究的却很少。在SNN这一领域——特别是在训练学习算法中——SNN所面临的最大挑战就是否能表现出和深度学习相当的性能。
最近关注了一个问题：只有达到stateoftheart精度的方法才能发文章吗？得赞同最多的回答分享了ICML审稿人的话，说的非常好：Theacademicisnotanarmyrace.It…
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SNNisbiologically-plausibleandcanbetunedbyintegratinglocal-scaleunsupervisedlearningrules(e.g.,SpikeTiming-DependentPlasticity,Short-Term2计算机学报2020年Plasticity,localequilibriumadjustmentofmembranepotential)andglobal-scale...
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