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! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) 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 Neural Networks Abstract 脉冲神经网络 SNN 旨在复制生物大脑的能源效率 学习速度和时间处理。然而,此类网络的准确性和学习速度仍落后于基于传统神经模型的强化学习 RL 模型。这项工作将预训练的二值卷积神经网络与通过奖励调节的STDP在线训练的SNN相结合,以利用两种模型的优势。脉冲网络是其先前版本的扩展,在架构和 ...
2021-09-18 19:31 0 100 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! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) Abstract ...
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了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 ...
1. 摘要 Noise2Noise (N2N) 可以利用一对独立的噪声图片来训练去噪模型,在这里,作者更进一步提出了一个策略 Noise2Void (N2V) ,只利用噪声图像即可。 ...
最近在在学习强化学习方面的东西, 对于现有的很多文章中关于强化学习的知识很是不理解,很多都是一个公式套一个公式,也没有什么太多的解释,感觉像是在看天书一般,经过了较长时间的挣扎最后决定从一些基础的东西开始入手,于是便有了这篇论文的发现。 Learning from Delayed ...
摘要 从脑电图(EEG)数据建模认知事件的挑战之一是寻找对主体之间和内部差异不变的表征,以及与脑电图数据收集相关的固有噪声。在此,我们提出了一种新的方法来学习这种表示从多通道EEG时间 ...
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! arXiv:1707.06887v1 [cs.LG] 21 Jul 2017 In International Conference on Machine Learning (2017). 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! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial In ...