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spiking_relu_conversion
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2021-05-15
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加标ReLU转换 ==== 用于训练和运行超高性能尖峰神经网络的转换代码。 引文 Diehl, P.U. and Neil, D. and Binas, J. and Cook, M. and Liu, S.C. and Pfeiffer, M. Fast-Classifying, High-Accuracy Spiking Deep Networks Through Weight and Threshold Balancing, IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015 特征 向量化实现,可实现相当快的运行时间 归一化代码,可实现更快,更高的准确性 卷积网络和全连接网络的示例 在很大程度上依赖于DeepLearnToolbox( )所做的出色工作,并在此处包含该存储库中的代码。 请引用它
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spiking_relu_conversion-master.zip (65个子文件)
spiking_relu_conversion-master
normalize_nn_data.m 639B
convlifsim.m 5KB
nnlifsim.m 2KB
example_convnet.m 2KB
example_fcn.m 2KB
normalize_cnn_data.m 2KB
normalize_nn_model.m 436B
nn_98.84.mat 22.32MB
README.md 5KB
normalize_cnn_model.m 1KB
cnn_99.14.mat 3.16MB
dlt_cnn_map_dropout_nobiasnn
create_readme.sh 744B
NN
nnchecknumgrad.m 704B
nnupdatefigures.m 2KB
nnapplygrads.m 628B
nnff.m 2KB
nntrain.m 2KB
nneval.m 811B
nnbp.m 2KB
nnsetup.m 2KB
nnpredict.m 192B
nntest.m 184B
CONTRIBUTING.md 544B
.travis.yml 249B
util
randp.m 2KB
myOctaveVersion.m 169B
whiten.m 183B
tanh_opt.m 54B
visualize.m 1KB
flipall.m 80B
normalize.m 97B
sigm.m 48B
isOctave.m 108B
sigmrnd.m 126B
softmax.m 256B
flipudf.m 576B
im2patches.m 313B
zscore.m 137B
rnd.m 49B
fliplrf.m 543B
allcomb.m 3KB
flicker.m 208B
randcorr.m 283B
patches2im.m 242B
expand.m 2KB
makeLMfilters.m 2KB
LICENSE 1KB
REFS.md 950B
README.md 9KB
CNN
cnnsetup.m 2KB
cnnapplygrads.m 635B
cnntest.m 193B
cnnbp.m 2KB
cnntrain.m 1KB
cnnff.m 2KB
cnnnumgradcheck.m 3KB
data
mnist_uint8.mat 14.05MB
README_header.md 2KB
tests
runalltests.m 165B
test_nn_gradients_are_numerically_correct.m 749B
test_example_NN.m 3KB
test_example_CNN.m 981B
test_cnn_gradients_are_numerically_correct.m 552B
test_example_DBN.m 1KB
test_example_SAE.m 934B
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蒋叶婷
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