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脉冲循环神经网络，元学习（监督学习和强化学习） 阅读全文
posted @ 2022-04-15 16:21
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2022年4月15日
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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！ ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 14, VOLS 1 AND 2, (2002): 1475.0-1482.0 Abstract 本文介绍了使用长短期记忆循环神经网络的强 阅读全文
posted @ 2022-04-15 10:32
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2022年4月13日
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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！ JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY, (2007) Abstract 脉冲时序依赖突触可塑性(STDP)已成为将突触前和突触后活动模式与突触强度变化联系起来的首选框架。尽管突触可塑性被广泛认为是学习的主要组成部分，但尚不 阅读全文
posted @ 2022-04-13 22:23
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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, (2011) Abstract 计算神经科学领域的一个开放问题是如何将突触可塑性与系统级学习联系起来。在这种情况下，一个有前途的框架是时序差分(TD)学习。支持哺乳动物大脑执行时序差 阅读全文
posted @ 2022-04-13 22:20
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2022年4月12日
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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 2022 Abstract 在深度神经网络(DNN)的帮助下，深度强化学习(DRL)在从游戏到机器人控制等许多复杂任务上取得了巨大成功。与具有部分受大脑启发的结构和功能的DNN相比，脉冲神经网络(SNN)考虑了更多的生物学特征， 阅读全文
posted @ 2022-04-12 15:24
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2022年4月9日
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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 pattern analysis and machine intelligence, (2022) 同组工作 Abstract 神经形态视觉传感器是近年来出现的一种新的仿生成像范式。它使用异步脉冲 阅读全文
posted @ 2022-04-09 21:49
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2022年4月6日
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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！ Bernstein Conference, 2020 Abstract 不断的适应可以在不断变化的世界中生存。神经元之间突触耦合强度的调整对于这种能力至关重要，使我们与更简单、硬连线的有机体区分开来。如何在现象学水平上以数学方式描述这些变 阅读全文
posted @ 2022-04-06 20:29
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2022年4月3日
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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, (2008): e1000180-e1000180 Abstract 奖励调节的脉冲时序依赖可塑性(STDP)最近已成为学习规则的候选者，该规则可以解释如何通过局部突触可塑性以自组织 阅读全文
posted @ 2022-04-03 20:45
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2022年4月2日
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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 Computation, (2007): 2245-2279 Abstract 学习智能体，无论是自然的还是人工的，都必须更新它们的内部参数，以便随着时间的推移改进它们的行为。在强化学习中，这种可塑性受到环境信号(称为奖励) 阅读全文
posted @ 2022-04-02 22:45
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2022年4月1日
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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！ PHYSICAL REVIEW E, (2004): 041909-041909 Abstract 人工神经网络通常通过使用反向传播算法来计算目标函数相对于突触强度的梯度来训练。对于生物神经网络，由于神经元中内在和突触电导的复杂动力学，这 阅读全文
posted @ 2022-04-01 16:15
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