背景： RNN（Recurrent Neural Networks），被国内翻译为循环神经网络，或者递归神经网络，窃以为这两种表述都不合理，应该称为：(深度)同参时序神经网络（下文展开讲述）。 RNN公式（来自：pytorch rnn）：\begin{align} h_t &=tanh(W_{ih}x_t+b_{ih}+W_{hh}h_{
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
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
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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描述脉冲信号脉冲信号是一种离散信号，形状多种多样，与普通模拟信号(如正弦波)相比，波形之间在时间轴不连续(波形与波形之间有明显的间隔)但具有一定的周期性是它的特点。最常见的脉冲波是矩形波(也就是方波)。脉冲信号可以用来表示信息，也可以用来作为载波，比如脉冲调制中的脉冲编码调制(PCM)，脉冲宽度调制(PWM)等等，还可以作为各种数字电路、高性能芯片的时钟信号。脉冲信号怎么产生脉冲信号一般都是利用自
脉冲信号可以分为AB相脉冲，脉冲+方向，CW/CCW脉冲。这三种信号格式，在十几年前或者还有明显的相对优缺点和适用场合，现在就已经无所谓了，即使在使用上还是有所区分，也基本上是由于历史习惯。1、A/B信号： 位置传感器最喜欢的格式。因为，早期的编码器直接就是用两个传感器输出两路信号的。靠传感器安装的相对位置确保两个信号的相对相位关系。在传感器后面直接加上两个电压比较器，就直接得到了A
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2023-10-10 06:23:27
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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
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2023-10-24 13:04:51
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脉冲编码方法目前较为常见的神经编码方式主要包括频率编码(rate coding)、时间编码(temporal coding)、bursting编码和群编码(population coding)等(见图). 具体的脉冲在持续时间、振幅或形状上都可能有所不同,但在神经编码研究中, 它们通常被视为相同的定型事件. 频率编码主要考察脉冲发放率(firing rate), 即神经元发放的脉冲数量在其所对
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2023-08-04 21:32:59
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神经科学的一些实验证据表明，视觉与听觉等许多生物神经系统都采用神经元发放的动作电位(即脉冲)的时间来编码信息。针对这些问题，更加符合生物神经系统实际情况的第三代人工神经网络模型--脉冲神经网络应运而生。脉冲神经网络使用时间编码的方式进行信息传递与处理，直接利用神经元的脉冲发放时间作为网络模型的输入与输出，从而实现信息的高效处理。 脉冲神经网络的
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2023-10-28 23:16:06
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先贴一篇很好的介绍，本文有部分采用。传统神经网络算法仍然依据于使用高精度的浮点数进行运算， 然而人脑并不会使用浮点数进行运算。 在人的传感系统和大脑中， 信息会以动作电压或称之为电脉冲（electric spike）的形式传递，接受，和处理。 那么，在SNN中， 信息是如何用spike来表达的呢？ 这就涉及到脉冲编码的知识了。 在SNN中， 很重要的一点是引入了时序（temporal）相关的处理
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2023-08-04 21:33:20
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脉冲的三种形式脉冲信号可以分为AB相脉冲，脉冲+方向，CW/CCW脉冲。 这三种信号格式，在十几年前或者还有明显的相对优缺点和适用场合，现在就已经无所谓了，即使在使用上还是有所区分，也基本上是由于历史习惯。 1、A/B信号： 位置传感器最喜欢的格式。因为，早期的编码器直接就是用两个传感器输出两路信号的。靠传感器安装的相对位置确保两个信号的相对相位关系。在传感器后面直接加上两个电压比较器，就直接
在过去的几十年里，电子计算发展迅猛，但其能源成本居高不下，因此，研究人员一直在探索其他可行的计算方法。光学计算就是其中一条颇有前景的研究方向。近日，一篇 Nature 论文展示了光学计算的最新成果，德国的研究人员提出了一种在毫米级光子芯片上实现的全光学神经网络，该网络内部没有光到电的转换，因此能源利用效率更高。这种光神经突触网络有望获得光学系统固有的高速和高带宽，并可以直接处
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
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2023-09-30 23:07:30
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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，
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2023-10-22 07:07:38
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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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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
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2023-10-04 19:29:06
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脉冲响应模型SRM是神经元模型的一种，采用了解析式描述，引入了不应期，跟LIF神经元很像，ReSuMe算法中就使用了这种神经元。 神经科学的一些实验证据表明，视觉与听觉等许多生物神经系统都采用神经元发放的动作电位(即脉冲)的时间来编码信息。针对这些问题，更加符合生物神经系统实际情况的第三代人工神经网络模型--脉冲神经网络应运而生。脉冲神经网络使用时间编码的方式进行信息传
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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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
#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
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2023-10-29 09:02:13
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