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脉冲神经网络的一个训练方法
脉冲神经网络的一个训练方法
脉冲神经网络
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脉冲神经网络的一个训练方法,基于PYTHON3写的,可以直接运行,神经元模型采用简化的脉冲响应模型。采用ASA训练算法
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脉冲神经网络Python可运行实例
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脉冲神经网络亲测运行实例,Python版本的,正确不用调,所用的神经元模型为IF模型,进行STDP无监督学习,数据集为MNIST,可供学习。
神经脉冲网络
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snn图像识别,用pyNN编写的代码,用于训练单层前馈尖峰网络,具有全部连接,形成任意输入和目标输出尖峰模式之间的关联。或者,输入模式可以与由其他(教师)神经元提供的目标输出尖峰模式相关联。更多细节参见:Gardner,B。&Grüning,A。(2016)。尖峰神经网络中的监督学习用于精确时间编码
NeMo_脉冲神经网络工具_spiking neural network
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5星 · 资源好评率100%
国外开发的一个脉冲神经网络工具包,matlab和python均可使用,适合类脑和spiking神经网络研究使用
snn脉冲神经网络.py
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3星 · 编辑精心推荐
snn脉冲神经网络,大家可以看看,转载(侵权联系必删)五十字
论文研究 - 基于BP神经网络的脉冲信号分类研究。
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脉冲信号分析的客观化是一个实际问题。 基于BP神经网络研究了脉冲信号的分类。 首先分析如何选择脉冲信号的特征因子。 然后提出了对脉冲信号进行无量纲化/归一化的方法来预处理特征因子。 利用归一化数据和BP神经...
HPGe0νββ衰变搜索中人工神经网络脉冲形状识别的信号识别效率
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将基于人工神经网络的脉冲形状判别方法应用于锗探测器内部不同背景,信号和类似信号相互作用的模拟脉冲。 模拟脉冲用于调查效率随所用训练集的变化。 事实证明,神经网络非常适合在真同轴高纯锗探测器中识别背景脉冲...
递归神经网络:使用FORCE学习实施通用递归神经网络课程
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梯度下降方法基于Song等人(2016)发表的论文《训练用于认知任务的兴奋性-抑制性递归神经网络:简单灵活的框架》。 等 我们已经对与杨(Yang)等人在论文“训练为执行许多认知任务的神经网络中的任务表示”中使用的...
脉冲神经网络
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曾经整理的脉冲神经网络资料
SNN-CarRacing-SL:使用监督学习训练SNN模型以处理CarRacing问题
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SNN-赛车-SL 使用监督学习训练SNN模型以解决CarRacing问题 我们首先使用CNN模型来训练人类在CarRacing Game中玩游戏收集的数据集。 然后,我们使用Spike-CNN模型训练数据集并比较两个模型的性能。
BP神经网络训练过程(详细)
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BP神经网络训练步骤 PPT
脉冲神经网络的监督学习算法研究综述
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脉冲神经网络是进行复杂时空信息处理的有效工具,但由于其内在的不连续和非线性机制,构建高效 的脉冲神经网络监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题. 本文介绍了脉冲神经网络监督学习算法的 基本框架,以及性能评价原则,包括脉冲序列学习能力、离线与在线处理性能、学习规则的局部特性和对神经网络结构 的适用性. 此外,对脉冲神经网络监督学习算法的梯度下降学习规则、突触可塑性学习规则和脉冲序列卷积学
SNN脉冲神经网络理论解析PPT文件
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尖峰神经网络受到越来越多的关注: 生物学上更合理 计算能力不低于传统人工神经网络 SpikeProp,一种梯度下降监督学习算法
论文研究-图像脉冲噪声检测.pdf
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提出了一个包含两个自适应神经模糊推理系统和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像脉冲噪声检测。网络中每个自适应神经模糊推理系统都是一个四输入单输出一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的脉冲噪声检测方法分两...
Spiking Neural Networks and Bio-Inspired Supervised Deep Learnin
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在介绍生物神经元计算和突触可塑性的主要原理后,全面介绍了脉冲神经网络(SNN)模型,并强调与SNN训练相关的主要挑战,传统的反向传播优化方法不直接适用于SNN。因此,讨论了最近的生物启发式训练方法,这些方法被...
神经网络在4型FIR高阶多通带滤波器的自适应优化设计研究
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根据4型FIR滤波器的幅频响应特性,构造出一个相应的神经网络模型,并建立了 FIR线性相位数字滤波器的神经网络算法.该算法通过训练神经网络权值,使设计的数字滤 波器与希望得到的FIR线性相位滤波器的幅频响应之间的误差...
智能控制及其MATLAB实现2005李国勇编著.part3.rar
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第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现 第1章 神经网络控制理论 1.1 神经网络的基本概念 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1.1.2 人工神经元模型 1.1.3 神经网络的结构 1.1.4 神经网络...
基于灰度特征聚类的图像自动分割方法 (2009年)
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脉冲耦合神经网络是一种新型神经网络,该网络无需训练,根据脉冲耦合神经网络相邻神经元同步点火特 性,提出了一种基于灰度特征聚类的脉冲耦合神经网络图像分割方法,利用脉冲耦合神经网络点火捕获特性,实现 了对特征的...
具有时变时滞和时滞脉冲的不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性
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本文考虑了具有时变时滞和时滞脉冲的不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性。 假设所考虑的脉冲神经网络具有范数界参数不确定性和时变延迟,并且脉冲上的状态变量可能与时变延迟有关。 通过将Lyapunov函数与Razumikhin技术一起使用或与微分不等式一起使用,提供了一些新的鲁棒指数稳定性准则。 还提供了一些示例及其仿真,包括现有结果无法解决其稳定性的示例,以说明所获得结果的有效性和优势。
深度脉冲神经网络
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4星 · 用户满意度95%
有关深度脉冲神经网络的介绍,写得很好的论文,比较详细,英文原版
基于深度学习的锗探测器的脉冲形状判别
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通过将用于特征提取的神经网络与较小的分类网络相结合,我们的方法可以仅使用少量标记事件进行训练。 为了验证我们的方法,我们使用来自宽能锗探测器的信号,该探测器用$$ ^ {228} $$ 228 Thγ射线辐照。 我们发现...
slayerPytorch:SLAYER的PyTorch实施,用于训练尖峰神经网络
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这个包是基于脉冲神经网络(SNNS)学习原件S派克LAY呃ËRROR [R eassignment(杀手)框架反向传播的PyTorch端口。 最初的实现是在带有CUDA和CUDNN的C ++中实现的。 可从。 以下视频简要介绍了该方法。 该框架的...
基于数据挖掘和CAPSO-SNN的电力作业风险态势感知
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以电力作业数据为基础,提出一种基于数据挖掘和云自适应粒子群优化脉冲神经网络(CAPSO-SNN)的电力作业风险态势感知方法。该方法首先从电力作业事故事件数据库中提炼出所有作业风险影响因素以构建风险影响因素体系,...
神经网络设计二维带通三型FIR滤波器 (2005年)
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非线性荧光光谱的神经网络分析及其应用
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用传统的光谱分析方法分析存在困难,采用神经网络方法分析上述非线性荧光光谱,利用经过预处理的荧光光谱数据作为模式样本,其中一部分样本作为学习样本对级联神经网络进行训练,用训练好的网络对所有样本进行实时...
神经网络脑电特征选择综述-研究论文
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用于训练模型的神经网络需要获得噪声失真最小的数据。 在处理EEG信号以消除噪声(伪影)时,使用了信号滤波和各种提取符号的方法。 所提交的手稿详细分析了用于提取过去十年研究中使用的 EEG 信号迹象的现代方法。 ...
matlab逆变器光伏诊断论文-奥德赛学长
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针对三相桥式逆变电路为研究对象,建立了仿真模型并对变器主电路开关器件的开路故障进行仿真,提出了基于 BP 神经网络的故障诊断方法确定了网络的结构和参数并以此训练网络仿真试验结果表明该神经网络具有很好的故障...
经济学中的多元时间序列建模:从自动回归到循环神经网络-研究论文
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多元循环神经网络的更通用方法允许捕获非线性和状态相关的动态。 本文采用一系列小规模到大规模的长期短期记忆 MRNN,并将它们与 VAR 进行比较,以应用于美国有关 GDP 增长、通货膨胀、商品价格、联邦基金利率和...
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gzh1198112675
2020-09-24
你好,我想问一下,你这段代码有解释吗
janker5
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