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! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) 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 Neural Networks Abstract 脈沖神經網絡 SNN 旨在復制生物大腦的能源效率 學習速度和時間處理。然而,此類網絡的准確性和學習速度仍落后於基於傳統神經模型的強化學習 RL 模型。這項工作將預訓練的二值卷積神經網絡與通過獎勵調節的STDP在線訓練的SNN相結合,以利用兩種模型的優勢。脈沖網絡是其先前版本的擴展,在架構和 ...
2021-09-18 19:31 0 100 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! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) Abstract ...
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了兩篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 ...
1. 摘要 Noise2Noise (N2N) 可以利用一對獨立的噪聲圖片來訓練去噪模型,在這里,作者更進一步提出了一個策略 Noise2Void (N2V) ,只利用噪聲圖像即可。 ...
最近在在學習強化學習方面的東西, 對於現有的很多文章中關於強化學習的知識很是不理解,很多都是一個公式套一個公式,也沒有什么太多的解釋,感覺像是在看天書一般,經過了較長時間的掙扎最后決定從一些基礎的東西開始入手,於是便有了這篇論文的發現。 Learning from Delayed ...
摘要 從腦電圖(EEG)數據建模認知事件的挑戰之一是尋找對主體之間和內部差異不變的表征,以及與腦電圖數據收集相關的固有噪聲。在此,我們提出了一種新的方法來學習這種表示從多通道EEG時間 ...
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! arXiv:1707.06887v1 [cs.LG] 21 Jul 2017 In International Conference on Machine Learning (2017). 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! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial In ...