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BIOLCNET: Reward-modulated Locally Connected Spiking Neural Networks

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 2021 ABSTRACT 最近的研究表明，卷积神经网络(CNN)并不是图像分类的唯一可行解决方案。此外，CNN中使用的权重共享和反向传播与生物视觉系统中存在的机制不符。为了提出一个更具生物学合理性的解决方案，我们设计了一个局阅读全文

posted @ 2021-12-28 11:51 穷酸秀才大草包阅读(105) 评论(0) 推荐(0)

A Dual-Memory Architecture for Reinforcement Learning on Neuromorphic Platforms

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！ Neuromorph. Comput. Eng., no. 2 (2021): 24003 Abstract: 强化学习(RL)是生物系统学习的基础，并提供了一个框架来解决现实世界人工智能应用程序的众多挑战。强化学习技术的有效实现可以让部阅读全文

posted @ 2021-12-27 16:53 穷酸秀才大草包阅读(247) 评论(0) 推荐(0)

Multi-timescale biological learning algorithms train spiking neuronal network motor control

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！ bioRxiv, November 20, 2021 Abstract 生物学习在多个相互关联的时间尺度上运作，从漫长的进化延伸到个人生命的相对较短的时间跨度。虽然在脉冲神经网络(SNN)的背景下，每个过程都被单独模拟为基本学习算法，但两阅读全文

posted @ 2021-12-21 17:40 穷酸秀才大草包阅读(263) 评论(0) 推荐(0)

A Dynamic Connectome Supports the Emergence of Stable Computational Function of Neural Circuits through Reward-Based Learning

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！ ENEURO, no. 2 (2018) Significance Statement 大脑中的神经元网络没有固定的连接性。我们解决了如何通过不断变化的神经回路来实现稳定的计算性能，以及这些网络如何从这些变化中受益的问题。我们表明，网络配阅读全文

posted @ 2021-12-14 09:38 穷酸秀才大草包阅读(84) 评论(0) 推荐(0)

SEED RL: Scalable and Efficient Deep-RL with Accelerated Central Inference

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

posted @ 2021-11-28 10:32 穷酸秀才大草包阅读(261) 评论(0) 推荐(0)

Pruning of Deep Spiking Neural Networks through Gradient Rewiring

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

posted @ 2021-11-26 14:53 穷酸秀才大草包阅读(128) 评论(0) 推荐(0)

Deep Residual Learning in Spiking Neural Networks

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

posted @ 2021-11-26 11:12 穷酸秀才大草包阅读(1139) 评论(0) 推荐(0)

Incorporating Learnable Membrane Time Constant to Enhance Learning of Spiking Neural Networks

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

posted @ 2021-11-24 20:21 穷酸秀才大草包阅读(874) 评论(0) 推荐(0)

Embodied Synaptic Plasticity with Online Reinforcement learning

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

posted @ 2021-11-18 10:56 穷酸秀才大草包阅读(139) 评论(0) 推荐(0)

Representation Learning for Event-based Visuomotor Policies

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

posted @ 2021-11-16 21:15 穷酸秀才大草包阅读(332) 评论(0) 推荐(0)

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