穷酸秀才大艹包

摘要：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！ IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2021 Abstract 脉冲神经网络(SNN)包含比标准人工神经网络(ANN)中更多的生物现实结构和生物启发的学习原 阅读全文

摘要：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 Conference on Brain Inspired Cognitive Systems, 2016 Abstract 在本文中，我们提出了一种用于决策的自主脉冲神经网络模型。该模型是具有自动环境感知功能的 阅读全文

摘要：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！ IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2018 Abstract 强化学习为机器学习带来了灵活性和通用性，而它们大多是数学优化驱动的方法，缺乏认知和神经证据。为 阅读全文

摘要：from tensorboardX import SummaryWriter from tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator file_name = 'events.out.tfevents.1631881842. 阅读全文

摘要：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, (2018) Abstract 脉冲神经网络(SNN)的灵感来自生物学中的信息处理，其中稀疏和异步二值信号以大规模并行方式进行通信和处理。神经形态硬件上的SNN表现出有利的特性，例如低 阅读全文

摘要：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！ IJCNN, pp.1-8, (2020) Abstract 生物大脑在控制能力和功耗方面仍然远远超过人工智能系统。脉冲神经网络(SNN)是一种很有前途的模型，受到神经科学的启发，在功能上更接近神经元处理信息的方式。虽然神经形态硬件的最新 阅读全文

摘要：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！ Theory and Foundation of Continual Learning Workshop at ICML’2021 Abstract 灾难性干扰，即在学习新信息时丢失先前学到的信息，仍然是机器学习的主要挑战。由于生物体似乎 阅读全文

摘要：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:2008.13044v1 [cs.LG] 29 Aug 2020 Abstract 脉冲神经元网络已成功用于解决简单的强化学习任务，其中连续动作集应用基于脉冲时序依赖可塑性(STDP)的学习规则。然而，这些模型中的大多数不能应 阅读全文

摘要：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 2021 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 阅读全文

摘要：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 To appear at the 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2021). Abstract 脉冲神经网络(S 阅读全文