SPIKE项目
尖刺神经网络是源自神经科学的更有趣的想法之一。 尖峰神经网络是一个比传统人工神经网络更接近自然神经网络的模型，它与上述神经模型有很大的不同，并且严重依赖于微分方程和其他概念（例如时间）。 它们在神经形态工程学中很普遍，到目前为止，只能在模拟中有效地运行。 尽管如此，它们对人工智能的影响仍然不可否认，因为这种网络正在慢慢适应传统神经网络迄今为止所完成的任务，并且缓慢但肯定地会得到改善，甚至开始赶上最先进的网络。深度学习的高级模型。
该项目的目标是通过使用BindsNET（一个使用PyTorch的Tensor功能的Python包），研究泄漏的集成和解雇模型，模拟尖峰神经网络，并将其应用于机器学习（非常强调强化学习）任务。模拟这样的网络。 可以在这里找到： : 。 此外，OpenAI Gym用于强化学习算法和环境-您也可以在这里获取它： : 。
该项目中使用的主要参考
