现在的人工神经网络应用很多，很多人也都有自己一步一步推人工网络的反向传播公式的经历，人工网络从没有“智能”（初始权值随机）到逐步的有了很好的“智能”（鲁棒、抗噪、体现应用智能能力），其中的反向传播梯度下降算法是主要的原因。脉冲网络的优化有两个大的方式方法，第一是用其他的AI方法优化出一个网络模型，然后再将优化后的模型尽量无损的转换为脉冲网络（类脑网络）；第二个是我自己更加关注的，就是
一、脉冲神经网络脉冲神经网络 (Spiking Neural Network，SNN) ，是第三代神经网络。其旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距，使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算，更接近生物神经元机制。脉冲神经网络与目前流行的神经网络和机器学习方法有着根本上的不同。SNN 使用脉冲——这是一种发生在时间点上的离散事件——而非常见的连续值。每个峰值由代表生物过程的微分方程表示出来，其中最重
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2023-08-06 19:58:43
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最近，瑞士类脑芯片公司aiCTX对外宣布开源其脉冲神经网络仿真平台SINABS。SINABS是目前全球第一款打通了深度学习、脉冲神经网络、类脑芯片完整通路的仿真平台，有了这一仿真平台，我们就可以非常方便地进行训练、测试和验证大规模脉冲神经网络模型。 脉冲神经网络 （SNN：Spiking Neuron Networks) ，又称第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的
神经网络学习（3）————BP神经网络以及python实现import numpy as np
import math
import random
import string
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# random.seed(0) #当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，
Spiking-YOLO:Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection主要贡献：1.第一次将深度SNN应用到目标检测领域2.channel-wise normalization （一种新的标准化方法，方便数据的处理）3.signed neuron with imbalanced threshold （一种新的激活函数）bas
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2023-09-06 13:16:35
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#今日论文推荐#超低功耗AI芯片：神经脉冲只需同类神经网络能量的0.02%这种人工智能芯片达到了新的超低功耗。 人类大脑并不是很大，却承载着所有的计算任务。出于这一原因，许多研究者开始对创建模拟大脑神经信号处理的人工网络感兴趣。这种人工网络被称为脉冲神经网络（spiking neural networks, SNN）。 脉冲神经网络最早由 Maass 教授于 1997 年提出，它是基于大脑运行机制
脉冲神经网络 学习算法-Tempotron一.Tempotron算法论文链接SNN系列｜学习算法篇(1)Tempotron 原理推荐脉冲神经网络之Tempotron（二）代码推荐今天读了一下《The tempotron : a neuron that learns spike timing based decisions》这篇论文，然后找了网上tempotron算法的demo。代码是参考 脉冲神经
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2023-08-08 13:27:43
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目录1) 阅读题目，了解题目大意2) 模拟题目的推导过程3) 阅读输入输出格式，了解题目的要求4) 确认以上推导过程和原问题一致5) 分析且完成推导过程所需的结构体6) 直接得到程序7）运行结果8）结果分析 1) 阅读题目，了解题目大意（1）首先，题目中需要我们实现一个SNN的模拟器，有三个部分：1、神经元，神经元有内部自己的状态，且按照一定公式在更新，而且可以接受和发放脉冲。2、脉冲源，在特定
脉冲神经网络的简介脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中
Temporal Spike Sequence Learning via Backpropagation for Deep Spiking Neural Networks通过反向传播的深层脉冲神经网络的时间性脉冲序列学习
摘要 脉冲神经网络（SNNs）非常适用于时空学习和在高能效事件驱动的神经形态处理器上的实现。在高能效事件驱动的神经形态处理器上的实现。然而，现有的SNN错误反向传播(BP)方法
简单介绍：脉冲神经网络Spiking neuralnetworks (SNNs)是第三代神经网络模型，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑当中。思路是这种，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其它神经元，提高或减少其膜电位。在脉冲神
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2023-06-14 20:14:29
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脉冲神经网络(Spiking neural network, SNN)将脉冲神经元作为计算单元，能够模仿人类大脑的信息编码和处理过程。不同于CNN使用具体的值(continuous)进行信息传递，SNN通过脉冲序列(discrete)中每个脉冲发射时间(temporal)进行信息的传递，能够提供稀疏但强大的计算能力。脉冲神经元将输入累积到膜电压，当达到具体阈值时进行脉冲发射，能够进行事件驱动式计算
脉冲神经网络学习笔记一、 基本框架脉冲神经网络的监督算法目标是实现对脉冲序列中包含的时空模式的信息的学习，脉冲序列的定义： S（t）对一个Dirac函数进行求和，f代表发放的第f个脉冲，Dirac函数的运算规则：仅当X= 0函数输出1，其他情况函数输出0。
1、神经信息的编码与解码方法：由于脉冲神经网络的输入输出是脉冲序列，不能直接进行模拟量的计算，首先要考虑的问题是神经信息的编码与解码机制．编码是指将样本数据或刺激信号转换为脉冲序列，而解码是编码的逆向过程，是将脉冲序列映射为输出结果或特定反应． 目前，研究者借鉴生物神经元对特定刺激信号的编码机制，除了神经信息的频率编码外，给出了延迟编码、相位编码、Time-to-First-Spike 编码、BS
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2023-08-07 19:45:17
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论文提出Spiking-YOLO是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。
本文大部分内容来自：Spiking-YOLO : 前沿性研究，脉冲神经网络在目标检测的首次尝试 | AAAI 2020 脉冲神经网络的简单理解： 初识CV：脉冲神经网络（SNN）zhuanlan.zhihu.com
论文：S
每个对机器学习近期发展有所了解的人，都听过现在用于机器学习的第二代人工神经网络。这些神经网络通常完全连接，获取连续值，并输出连续值。这使我们在很多领域取得了突破性的进展，但是由于存在生物准确性，它并没有模仿大脑神经元的实际机制。 第三代神经网络——脉冲神经网络（SNN），旨在填补神经科学和机器学习间的鸿沟，使用神经元的生物逼真模型计算。脉冲神经网络和机器学习社区中的神经网络有根本性的区
2.评估做的人很少，没有一个公共评价标准，机遇与风险并存3.发展但在现阶段，尽管脉冲神经网络以其低功耗、高效率以及基于时序数据的事件驱动处理等优点大受青睐，但其发展和应用却并不那么顺利，且仍面临着众多挑战：真实的生物神经系统仿真过于复杂：生物神经网络工作原理已在多年的研究中被研究人员大体掌握，但是真实的生物体内的神经网络由于过于复杂，其结构细节仍然是个未解之谜，这对于根据真实的生物神经系统设计神经
Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Real-time Object Detection这是一篇来自韩国的比较冷门或者前沿一点的文章，研究方向是脉冲神经网络（Spiking Neural Networks）与YOLO算法的融合，发现韩国人特别擅长对YOLO，SSD等算法进行魔改啊。文章贡献提出一种在深度SNN中能够进行快速精确信息传输的Spiking-
Deep Learning in Spiking Neural Networks作者：Amirhossein Tavanaei, Masoud Ghodrati, Saeed Reza Kheradpisheh, Timoth´ee Masquelier and Anthony Maida 尽管SNN的性能仍有待提高，但是SNN的应用和研究已经逐渐有了起色，其实已经有很多不错的综述文献可以作为入门
论文参见：http://cjc.ict.ac.cn/online/bfpub/ztl-20201223120834.pdf 1 引言 随着脑科学研究和人工智能的快速发展，具有交叉学科特点的类脑智能研究受到人们日益广泛的关注。类脑智能算法的本质，是期望从生物科学研究结果中得到结构、机制或功能等方面的启发，来完善人工智能算法或引领未来人工智能的发展方向，使得人工智能能够扩展、融合多种认知能
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2023-06-01 13:13:02
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