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SNN综述(1)：深度脉冲神经网络
Deep Learning in Spiking Neural Networks 作者：Amirhossein Tavanaei, Masoud Ghodrati, Saeed Reza Kheradpisheh, Timothee Masquelier and Anthony Maida 译者：TianlongLee 时间：2019 原文链接：Deep Learning in Spiking Neu…
 LIF)
SNN系列｜神经元模型篇(4) LIF
Leaky Intergrate and Fired Model
参考： [1] Neuron Dynamics [2] 早期的公众号 引言
SNN与ANN最主要的不同就是使用离散的脉冲信号替代ANN网络中传播的连续的模拟信号。为了在这种网络结构上产生脉冲信号，SNN使用了更加复杂也更加贴近于生物的神经元…
2024年顶会、顶刊SNN相关论文----------持续更新中
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43622216/article/details/135167498
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2023年顶会、顶刊SNN相关论文
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43622216/article/details/128918566
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2022年顶会、顶刊SNN相关论文
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43622216/article/details/124163883 2022年顶会、顶刊SNN相关论文 目录说明AAAI2022（共7篇）NeurIPS 2022（共19篇）IJCAI（International Joint Conference on Artificia…
搭建模型10-pytorch搭建脉冲神经网络（SNN）实现及应用)
人工智能(pytorch)搭建模型10-pytorch搭建脉冲神经网络（SNN）实现及应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型10-pytorch搭建脉冲神经网络（SNN）实现及应用，脉冲神经网络（SNN）是一种基于生物神经系统的神经网络模型，它通过模拟神…
脉冲神经网络（SNN）论文阅读（五）-----AAAI-2024 时间步长逐渐收缩的SNN
原文链接：CSDN-脉冲神经网络（SNN）论文阅读（五）-----AAAI-2024 时间步长逐渐收缩的SNN Shrinking Your TimeStep: Towards Low-Latency Neuromorphic Object Recognition with Spiking Neural Networks 目录论文信息主…
![[IEEE 2024] TCJA-SNN: Temporal-Channel Joint Attention for Spiking Neural Networks【文献精读、翻译】](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[IEEE 2024] TCJA-SNN: Temporal-Channel Joint Attention for Spiking Neural Networks【文献精读、翻译】)
[IEEE 2024] TCJA-SNN: Temporal-Channel Joint Attention for Spiking Neural Networks【文献精读、翻译】
TCJA-SNN: 时空联合注意力机制在脉冲神经网络中的应用 Zhu R J, Zhang M, Zhao Q, et al. Tcja-snn: Temporal-channel joint attention for spiking neural networks[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024. 摘要
脉冲神经网络 (Spiking Neur…
ODIN SNN处理器
ODIN SNN处理器 一、ODIN SNN处理器的框图概述二、ODIN的6大模块（neuron_core、synapse_core、controller、scheduler、spi_slave、aer_out）及五种事件。三、ODIN的输入输出端口信号分析四、从输入到输出 整体分析五、SPI 寄存器 一、ODIN SNN处理器的框…
【解读Spikingjelly】使用单层全连接SNN识别MNIST
原文档：使用单层全连接SNN识别MNIST — spikingjelly alpha 文档 代码地址：完整的代码位于activation_based.examples.lif_fc_mnist.py GitHub - fangwei123456/spikingjelly: SpikingJelly is an open-source deep learning framework for Spiking Neur…
ANN to SNN
论文名：Conversion of Continuous-Valued Deep Networks to Efficient Event-Driven Networks for Image Classification中文名：将连续值深度网络转换为高效的事件驱动SNN做图像分类1. 摘要
脉冲神经网络（SNN）可能提供了一种高效…
SNN、RNN、CNN
单层神经网络（感知器） 在“感知器”中，有两个层次。分别是输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。 我们把需要计算的层次称之为“计算层”&am…
 用于图像分类（提供MATLAB代码）)
脉冲神经网络：MATLAB实现脉冲神经网络(Spiking Neural Network，SNN) 用于图像分类（提供MATLAB代码）
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…
如何看待第三代神经网络SNN？详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法 原创
作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 本文首发于极市平台公众号，转载请获得授权并标明出处。
本文目录 1 脉冲神经网络简介 2 脉冲神经网络原理 3 脉冲神经网络数据集 4 脉冲神经网络训练方法 5 脉冲神经网络评价指标 1 脉冲神经网络简介
脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代…
一文细谈SNN的基本数学原理，LIF模型，STDP与STBP学习方法
首先本文是读完
如何看待第三代神经网络SNN？详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法 原创-CSDN博客
一文通俗入门脉冲神经网络(SNN)第三代神经网络-CSDN博客
两篇文章的总结，文章仅用于学习。
本文主要讨论STDP和STBP方法。
我们都知道&…
多模态+SNN个人学习历程和心得
祖传开头
这次想写一个一直深藏心中的研究方向，那就是多模态方向。其实当初在实验室那会儿，最先接触的就是多模态的工作，因此这是我科研之路的起点。只不过，后来经历了一些波折，导致个人没有往这个方向深挖࿰…
脉冲神经网络（SNN）概述
目录 前言
一、SNN特点
1.1 丰富的时间动态
1.2 效率高
1.3 代表能力有限
1.4 激发函数的不可微性
二、已有的改进
2.1 精度改进方法
2.1.1 提高代表能力
2.1.2 缓解训练困难
2.2 效率改进方法
2.2.1 网络压缩技术
2.2.2 稀疏SNN
2.3 时间动态利用方法
2.3.1 顺序…
·第三代神经网络)
一文通俗入门·脉冲神经网络(SNN)·第三代神经网络
原创文章，转载请注明出处：https://blog.csdn.net/weixin_37864449/article/details/126772830?spm1001.2014.3001.5502 如上动态图所示，脉冲网络由脉冲神经元连接而成，脉冲神经元输入为脉冲，输出也是脉冲，…