原文:Accurate and efficient time-domain classification with adaptive spiking recurrent neural networks

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 Nat. Mach. Intell., : Abstract 受生物神經元詳細建模的啟發,脈沖神經網絡 SNN 被研究為具有生物學合理性和高性能的神經計算模型。脈沖神經元之間的稀疏二值通信可能會實現強大且節能的神經網絡。然而,與人工神經網絡相比,SNN的性能仍然有所欠缺。在此,我們展示了活動正則化替代梯度如何與可調自適應脈沖神經元的循環網 ...

2022-03-07 21:32 5 651 推薦指數:

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Recurrent Neural Networks vs LSTM

Recurrent Neural Network RNN擅長處理序列問題。下面我們就來看看RNN的原理。 可以這樣描述:如上圖所述,網絡的每一個output都會對應一個memory單元用於存儲這一時刻網絡的輸出值, 然后這個memory會作為下一時刻輸入的一部分傳入RNN,如此循環下去 ...

Tue Sep 12 18:20:00 CST 2017 0 1712
Deep Residual Learning in Spiking Neural Networks

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 ...

Fri Nov 26 19:12:00 CST 2021 0 96
 
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