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！ 参考链接：SEED RL：SCALABLE AND EFFICIENT DEEP-RL WITH ACCELERATED CENTRAL INFERENCE 翻译_circleyuanquan的博客-CSDN博客 Published as 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！ IJCAI, pp.1713-1721, (2021)（同组工作） 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！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Sydney, Australia. （同组工作） Abstract 由于离散二元激活和复杂 阅读全文

摘要：ICCV 2021（同组的工作，已集成入SpikingJelly平台） Abstract 由于时间信息处理能力、低功耗和高生物合理性，脉冲神经网络（SNN）引起了巨大的研究兴趣。然而，为SNN制定高效和高性能的学习算法仍然具有挑战性。大多数现有的学习方法只学习权重，并且需要手动调整膜相关参数，以确定 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！ Front. Neurorobot., (2019): 81 Abstract 了解大脑的努力涉及多个合作研究领域。传统上，由理论神经科学家得出的突触可塑性规则是在模式分类任务中单独评估的。这与生物大脑形成对比，其目的是在闭环中控制身体。 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！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021). Abstract 基于事件的相机是动态视觉传感器，可提供微秒级每像素亮度变化的异步测量。这使 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！ Preprint. Under review. Abstract 了解如何通过大脑神经网络中的突触可塑性实现one-shot学习是一个主要的开放性问题。我们提出，在诸如e-prop之类的脉冲神经元循环网络(RSNN)中对BPTT的近似无法 阅读全文

摘要：EnvPool: A Highly Parallel Reinforcement Learning Environment Execution Engine 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！ PLoS Computational Biology, no. 2 (2007): e31-e31 Abstract 脉冲时序依赖可塑性(STDP)是一种学习规则，它根据突触前和突触后脉冲的相对时间来修改突触强度。当一个神经元重复出现类似 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！ J. Comput. Syst. Sci., no. 4 (2004): 593-616 Abstract 多模态时变输入流的复杂实时计算由通用皮层微电路执行。开发足够的理论模型来解释实时计算的皮层微电路看似普遍的力量的障碍是它们的计算单 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 Abstract 面向神经科学和面向计算机科学的方法的结合是开发可以学习类似于人类的一般任务的通用人工智能(AGI)的最有前途的方法。目前，存在两种主要的学习途径，包括以局部突触可塑性为代表的受神经科学启发的方法，以及以反向传 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, (2017): 350 Introduction 本文介绍了一种在脉冲神经网络(SNN)系统中训练事件驱动分类器的新方法，该方法能够在使用合成输入数据和从动态视觉传感器(DVS)芯片捕 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 Neural Circuits, 2021 Abstract 神经系统将其主要受体感知到的物理量转化为一系列事件，然后在大脑中进行处理。信息处理中无与伦比的效率长期以来一直激励工程师寻求类似大脑的方法来进行传感和 阅读全文

摘要：参考链接： 【强化学习应用1１】对抗策略：深度强化学习攻击(1) - 知乎 (zhihu.com) 强化学习对抗攻击总结_葛萧艾的博客-CSDN博客 参考文献： Sandy H. Huang, Nicolas Papernot, Ian J. Goodfellow, Yan Duan, and Pi 阅读全文