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！ Neurocomputing, (2019): 39-47 Abstract 训练脉冲神经网络(SNN)的问题是理解大脑内计算的必要先决条件，这一领域仍处于起步阶段。以前的工作表明，多层SNN中的监督学习使仿生网络能够通过分层特征获取来识 阅读全文

摘要：现代RL中一种非详尽但有用的算法分类法。 图片源自：OpenAI Spinning Up (https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/rl_intro2.html#citations-below) 强化学习算法： 参考文献：Part 2: 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 2022 Abstract. 最近，工业界和学术界都提出了几种不同的神经形态系统来执行使用脉冲神经网络(SNN)设计的机器学习应用程序。随着设计和技术方面的日益复杂，对此类系统进行编程以承认和执行机器学习应用程序变得越来越具有 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！ AAAI, pp.11270-11277, (2020) Abstract 在过去的十年中，深度神经网络(DNN)在各种应用中都表现出了卓越的性能。随着我们试图解决更高级的问题，对计算和电力资源的需求不断增加已成为必然。 脉冲神经网络(S 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, VOL. 13, NO. 3, SEPTEMBER 2021 Abstract 脉冲神经网络(SNN)作为在神经形态硬件上 阅读全文

摘要：脉冲神经网络，神经形态听觉传感器，语音处理任务，"时间缓冲"架构，静态训练+实时推断 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！ AAAI 2016 Abstract 众所周知，流行的Q学习算法会在某些条件下高估动作价值。以前不知道在实践中这种高估是否普遍，它们是否会损害性能，以及它们是否通常可以避免。在本文中，我们肯定地回答了所有这些问题。特别是，我们首先表明，最 阅读全文

摘要：Q学习方法只能通过训练Qθ以满足自洽方程，间接优化智能体性能。这种学习有很多失败模式，所以它往往不太稳定。 有关Q学习方法失败的方式和原因的更多信息，请参见下面材料： 1）Tsitsiklis and van Roy的这篇经典论文： 2）Szepesvari的评论(见第4.3.2节)： Q学习对具有 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 Cybernetics 2022 PS：本文翻译版不是最终提交版本 Abstract 作为第三代神经网络，脉冲神经网络(SNN)由于其高能效，在神经形态硬件上具有巨大的潜力。然而，深度脉冲强化学习 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 ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, no. 2 (2021): 2894-2901 Abstract 进化赋予了人类先进的抓取能力，将自适应手与有效控制相结合。如果物体移动或变形，可以快速调整抓取动 阅读全文