郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布 FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, Abstract 与人工神经网络 ANN 相比，脉冲神经网络 SNN 有望探索类脑行为，因为脉冲可以编码更多时空信息。尽管现有的包括ANN预训练或基于反向传播 BP 的直接训练方案使SNN的监督训练成为可能，但这些方法仅利用网络的空间域信息导致性能瓶颈，并且需要许多复杂的训练技术。另一 ...
2021-08-23 13:32 0 106 推荐指数：
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ International Journal of Neural Systems, Vol. 30, No. 6 (2020) 2050027 Abstract 我们为多层SNN提出了一种新的监督学习规则，该规则使用 ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Sydney, Australia. （同组工作） Abstract ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic ...
PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library ...
最近读了一篇名为《Fast Tracking via Spatio-Temporal Context Learning》的论文，主要介绍了一种基于时空上下文的物体跟踪算法。在此之前，CSDN博主“zouxy09”已经写过一篇对该论文的解读http://blog.csdn.net/zouxy09 ...
目录 概览 描述：模型基于LSTM神经网络提出新型的Spatio-Temporal Graph（时空图），旨在实现在拥挤的环境下，通过将行人-行人，行人-静态物品两类交互纳入考虑，对行人的轨迹做出预测。 训练与测试数据库 数据库：ETH Walking ...
前言 本次读的文章是与feature learning相关，feature learning也叫做deep learning,是最近一个比较热门的话题。因为它可以无监督的学习到图片和 ...
很早之前看到这篇文章的时候，觉得这篇文章的思想很朴素，没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章，都会提到这个算法，比如第一视角多人游戏(Quake ...
