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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。
点击→查看原文关注微信公众号：人工智能前沿讲习对话框回复"类脑计算"获取本主题精选论文近年来随着传统人工智能算法逐步陷入瓶颈，人们期待与从脑科学中得到相应的启发来改进模型，进而从狭义人工智…
写论文至关重要的一步就是查文献，为了让小伙伴们能够在查文献的路上少走弯路，顺利写好论文。小编特意将以往整理的文献网站重新梳理了一遍，18个找论文和文献免费下载的网站！希望可以帮助到大家。1掌桥科研网…
论文打算使用DNN-to-SNN转化方法将SNN应用到更复杂的目标检测领域中，图片分类只需要选择分类就好，而目标检测则需要神经网络进行高度准确的数字预测，难很多。在深入分析后，论文实现YOLO的转换主要面临以下两个问题：
›论文详情Accurateandefficienttime-domainclassificationwithadaptivespikingrecurrentneuralnetworks...元的循环网络相结合如何在时域中具有挑战性的基准测试（例如语音和手势识别）上产生SNN的最新技术。这也超过了标准经典循环神经网络的性能...
Ourweightquantizationreduces32-bitweightsto4-bitintegersleadingtofurtherhardwarereductionof4timeswithonly0.56%accuracyloss.Overall,theSNNmodel(81-30-20-10)optimizedbyourmethodshrinkstheSNN’scircuitareafrom3089.49mm2forSNN(784-800-10)to4.04mm2—areductionof765times.中文翻译：.
用于通过加权神经元分配进行视觉位置识别的尖峰神经网络.arXiv-CS-ComputerVisionandPatternRecognitionPubDate:2021-09-14,DOI:arxiv-2109.06452.SomayehHussaini,MichaelMilford,TobiasFischer.尖峰神经网络(SNN)既提供了引人注目的潜在优势，包括能源效率和低延迟，也…
简述脉冲神经网络SNN：下一代神经网络.脉冲神经网络（SNN）属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。.除了神经元和突触状态之外，SNN还将时间概念纳入了其操作之中。.本文将简要介绍这种神秘的神经网络形式。.所有对目前机器学习...
今年NeurIPS2020总接受论文数9454篇，其中接收了1900篇论文（105篇Oral与280篇spotlights），接收率约为20.09%。接收论文列表可以访问原文获取。本文梳理NeurIPS有关时间序列领域的最新研究成果，希望对大家的科研工作带来帮助：
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。
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写论文至关重要的一步就是查文献，为了让小伙伴们能够在查文献的路上少走弯路，顺利写好论文。小编特意将以往整理的文献网站重新梳理了一遍，18个找论文和文献免费下载的网站！希望可以帮助到大家。1掌桥科研网…
论文打算使用DNN-to-SNN转化方法将SNN应用到更复杂的目标检测领域中，图片分类只需要选择分类就好，而目标检测则需要神经网络进行高度准确的数字预测，难很多。在深入分析后，论文实现YOLO的转换主要面临以下两个问题：
›论文详情Accurateandefficienttime-domainclassificationwithadaptivespikingrecurrentneuralnetworks...元的循环网络相结合如何在时域中具有挑战性的基准测试（例如语音和手势识别）上产生SNN的最新技术。这也超过了标准经典循环神经网络的性能...
Ourweightquantizationreduces32-bitweightsto4-bitintegersleadingtofurtherhardwarereductionof4timeswithonly0.56%accuracyloss.Overall,theSNNmodel(81-30-20-10)optimizedbyourmethodshrinkstheSNN’scircuitareafrom3089.49mm2forSNN(784-800-10)to4.04mm2—areductionof765times.中文翻译：.
用于通过加权神经元分配进行视觉位置识别的尖峰神经网络.arXiv-CS-ComputerVisionandPatternRecognitionPubDate:2021-09-14,DOI:arxiv-2109.06452.SomayehHussaini,MichaelMilford,TobiasFischer.尖峰神经网络(SNN)既提供了引人注目的潜在优势，包括能源效率和低延迟，也…
简述脉冲神经网络SNN：下一代神经网络.脉冲神经网络（SNN）属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。.除了神经元和突触状态之外，SNN还将时间概念纳入了其操作之中。.本文将简要介绍这种神秘的神经网络形式。.所有对目前机器学习...
今年NeurIPS2020总接受论文数9454篇，其中接收了1900篇论文（105篇Oral与280篇spotlights），接收率约为20.09%。接收论文列表可以访问原文获取。本文梳理NeurIPS有关时间序列领域的最新研究成果，希望对大家的科研工作带来帮助：
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