鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布 FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, Abstract 與人工神經網絡 ANN 相比，脈沖神經網絡 SNN 有望探索類腦行為，因為脈沖可以編碼更多時空信息。盡管現有的包括ANN預訓練或基於反向傳播 BP 的直接訓練方案使SNN的監督訓練成為可能，但這些方法僅利用網絡的空間域信息導致性能瓶頸，並且需要許多復雜的訓練技術。另一 ...
2021-08-23 13:32 0 106 推薦指數：
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ International Journal of Neural Systems, Vol. 30, No. 6 (2020) 2050027 Abstract 我們為多層SNN提出了一種新的監督學習規則，該規則使用 ...
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Sydney, Australia. （同組工作） Abstract ...
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ 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 ...
最近讀了一篇名為《Fast Tracking via Spatio-Temporal Context Learning》的論文，主要介紹了一種基於時空上下文的物體跟蹤算法。在此之前，CSDN博主“zouxy09”已經寫過一篇對該論文的解讀http://blog.csdn.net/zouxy09 ...
目錄 概覽 描述：模型基於LSTM神經網絡提出新型的Spatio-Temporal Graph（時空圖），旨在實現在擁擠的環境下，通過將行人-行人，行人-靜態物品兩類交互納入考慮，對行人的軌跡做出預測。 訓練與測試數據庫 數據庫：ETH Walking ...
前言 本次讀的文章是與feature learning相關，feature learning也叫做deep learning,是最近一個比較熱門的話題。因為它可以無監督的學習到圖片和 ...
很早之前看到這篇文章的時候，覺得這篇文章的思想很朴素，沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章，都會提到這個算法，比如第一視角多人游戲(Quake ...
