snn

SNN系列｜神经元模型篇(3)SRM

SpikeResponseModel参考：[1]AFrameworkforspikingneuronmodels:SpikeResponseModel[2]NeuronDynamics[3]SpikingNeuronModels[4]ScholarpediaLIF模型的发展，LIF是其特殊化情况WulframGerstner于[1993][http://www.scholarpedia.org/a
Tianlong Lee·2020-07-09 20:25

DNN与ANN的区别

1、ANN与DNN背景传统的神经网络，也称为浅层神经网络SNN（shallownerualnetwork）。
bluebelfast·2020-07-09 19:54

SNN学习

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，其中最重要的是神经元的膜电位。本质上，一旦神经元达到了某一电位，脉冲就会出现，随后达
lemonade117·2020-07-09 19:25

自动化所提出基于类脑脉冲神经网络的音乐记忆与激活模型

中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心曾毅团队充分借鉴了人类大脑在音乐信息处理方面的神经机制，构建了一个多尺度的多脑区协同的脉冲神经网络SNN(SpikingNeuralNetwork)模型，用于音
fsgrgs·2020-07-09 14:45

DBN/DNN/ANN/SNN

一、ANN与DNN区别1、ANN与DNN背景传统的神经网络，也称为浅层神经网络SNN（shallownerualnetwork）。
zzzzzzzzzzzzzzzzzxs·2020-07-09 10:02

脉冲神经网络 学习算法-Tempotron

脉冲神经网络学习算法-Tempotron一.Tempotron算法论文链接SNN系列｜学习算法篇(1)Tempotron原理推荐脉冲神经网络之Tempotron（二）代码推荐今天读了一下《Thetempotron
Gu Elizabeth·2020-07-09 08:32

SNN论文系列-Spatio-Temporal Backpropagation for Training High-Performance Spiking Neural Networks

Spatio-TemporalBackpropagationforTrainingHigh-PerformanceSpikingNeuralNetworks一引言目前SNN研究存在的问题：SNN在时空领域具有很大的优势
Gu Elizabeth·2020-07-09 08:32

SNN综述(1)：深度脉冲神经网络

SaeedRezaKheradpisheh,Timoth´eeMasquelierandAnthonyMaida译者：TianlongLee时间：2019原文链接：DeepLearninginSpikingNeuralNetworks尽管SNN
Tianlong Lee·2020-07-09 08:40

ANN to SNN

ConversionofContinuous-ValuedDeepNetworkstoEfficientEvent-DrivenNetworksforImageClassification中文名：将连续值深度网络转换为高效的事件驱动SNN
月臻·2020-07-09 08:40

SNN论文系列-ANN to SNN 学习算法

ANNtoSNN学习算法最近集中看了几篇ANNtoSNN的学习算法，主要对里面的关键算法进行简单的总结，理解还不够透彻，欢迎私聊或者评论。论文发表年份是从上到下，最好是从上到下看，因为其他作者的论文里面会写到前人的一些贡献和启发，虽然我第一篇看的是Spiking-YOLO。第二篇的作者公开了他的代码，Diehl大佬的两篇论文都公开了代码，可以加深对论文的理解。SpikingDeepConvolut
Gu Elizabeth·2020-07-09 07:36

【HDFS篇08】NameNode故障处理

方法一：拷贝SNN数据到NN存储数据的目录中kill-9NameNode进程删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）rm-rf
focusbigdata·2020-07-08 10:00

针对《评人工智能如何走向新阶段》一文，继续发布国内外的跟贴留言427-438条如下：

427，SNN机理性测试SNN利用时空处理，脉冲稀疏性和较高的内部神经元带宽来最大化神经形态计算的能量效率。
AI科技大本营·2020-07-06 15:01

hadoop教学视频总结（1）

hdfs的擦除编码DataNode存储数据添加负载均衡MapReduce优化2、hadoop---hdfs架构NameNodeDataNodesecondaryNameNode主要三种节点，不建议NN和SNN
zz_1111·2020-07-06 14:12

脉冲神经网络2：SNN的仿真3-生成输入层序列

上一个博客说明了将原始图片转化感受野的图片这一节说明如何将图片对应的灰度值转化为脉冲序列importnumpyasnpfromnumpyimportinterpT=150#时钟周期为150，在150个cycle中产生脉冲#定义将图片像素值转化为脉冲的函数encodedefencode(pot):#假设所有的点对应的像素点对应一个二元数组traintrain=[]foriinrange(pot.sh
成电一枝花·2020-07-06 03:15

脉冲神经网络2：SNN的仿真2—感受野

importimageioimportnumpyimg=imageio.imread("data/training/{}.png".format(0))print(img)#定义感受野函数为rf#接受野的卷积defrf(inp):sca1=0.625sca2=0.125sca3=-0.125sca4=-.5#感受野核函数w=[[sca4,sca3,sca2,sca3,sca4],[sca3,sca
成电一枝花·2020-07-06 03:44

如果你实在饿了打电话给我

@snn42_现在的医疗服务真心到位啊，在医院看到一个女孩在打点滴，护士过来对女孩说：你点
不正常人类研究中心·2020-07-06 00:00

ECCV 2016 A Deep Learning-Based Approach to Progressive Vehicle Re-identification

文章目录摘要1.引言2.相关工作3.提出的方法（PROVID）3.1概述3.2外观特征提取（byCNN）3.3基于SNN的车牌识别3.4基于时空关系重排序4.实验4.1数据集4.2实验设置4.3车牌验证评估
阿祭儿·2020-07-05 04:45

LL（1）文法的预测分析表以及对某输入串的分析过程

举例说明LL（1）文法的预测分析，以及对（a,a）#的分析过程文法G[S]S->aS->^S->(T)T->SNN->,SNN->#是否=>#First集Follow集S否{a,^,(}{#,’,’,)
GroovRain·2020-07-04 18:24

SNN:来看看私立中学TVT与FFCC举办的另一个“Super Bowl ”一场"超有爱""超宏大"的义工活动

SNNnewsSNN学生新闻社读写新闻服务社区原文中此处为链接，暂不支持采集SNN学生记者ValerieTu报道：许多人期待已久的橄榄球大赛超级杯在周日迎来决赛，您是否也作为了一个粉丝，为您最喜欢的球队喝彩了呢
SNN学生社团·2020-06-30 07:42

脉冲神经网络之Tempotron简介（一）

脉冲神经网络之Tempotron简介（一）原创2017年10月15日22:45:07标签：神经网络/脉冲神经网络/图像分类34脉冲神经网络之Tempotron简介脉冲神经网络（SNN）这个概念在上个世纪就被提出
Yan飞翔·2020-06-30 05:39

面向SNN模拟的Github项目

installation.htmlBrian2的手册网址：brian2.readthedocs.io/en/2.0b4/resources/tutorials/1-intro-to-brian-neurons.html将CNN转换成SNN
xiaoquinNUDT·2020-06-30 01:38

浅谈HDFS的fsimage、edit log与SecondaryNameNode

本文来简单聊聊相关的知识，为节省篇幅，将SecondaryNameNode简称SNN，NameNode简称NN。NN与fsimage、editlog文件NN负责管理HDFS
LittleMagic·2020-06-29 23:52

深度学习基础--不同网络种类--尖峰神经网络/脉冲神经网络(spiking neural network, snn)

尖峰神经网络/脉冲神经网络(spikingneuralnetwork,snn)  是三代神经网络模型，属于计算神经科学，动物的神经网络大多是脉冲神经网络。  
whitenightwu·2020-06-29 22:05

人工智能的未来--神经科学启发的类脑计算综述

[转]人工智能的未来--神经科学启发的类脑计算综述1.类脑计算与神经网络的发展过程2.SNN的模型、结构以及在机器学习中的应用3.类脑计算与人工智能的研究趋势4.参考文献随着近几年深度学习的迅速发展，人工智能成为了无论学术界还是互联网领域的一个重要的研究热点
trinitywang·2020-06-29 22:52

【图像处理】图像噪声去除实验 用 matlab 实现KNN（K近邻平滑滤波器）和 SNN（对称近邻平滑滤波器）

实验内容实现KNN（K近邻平滑滤波器）算法实现为函数[im]=KNN_denoise(I,K,N)，其中I为读入的图像矩阵；K为最近邻个数，N为模板大小参数（N*N）。测试代码im=imread('.\im\cameraman.tif');im_noise=imnoise(im,'salt&pepper');%加入椒盐噪声figure,imshow(im_noise),title('加入椒盐噪声图
一百个Chocolate·2020-06-29 05:07

脉冲神经网络2: SNN的仿真介绍

SNN仿真器说明仿真器使用STDP算法学习了网络的最佳权重，用于图片分类。仿真器使用“赢家通吃”策略来抑制非发放神经元产生分类结果。
成电一枝花·2020-06-29 02:52

模式识别：BP神经网络算法

包含一层隐层的神经网络称为浅层神经网络，即SNN。包含多层隐层的神经网络称为深度神经网络，即DNN。理论上说单隐层神经网络可以逼近任何连续函数（只要隐层的神经元数足够多）。
李君何·2020-06-27 01:12

SNN学习

因为老师拓展新方向，被分配了学习脉冲神经网络（SNN）的课题，今天才想到把自己所学的东西一点一点分享出来，和大家一起讨论学习Nest仿真器具有python2.x用户接口：pynest,支持众多神经元模型
tzc_xjtu·2020-06-26 21:55

【转载】ANN历史以及与DNN的区别

1、ANN与DNN背景传统的神经网络，也称为浅层神经网络SNN（shallownerualnetwork）。
one face Zl·2020-06-25 22:58

关于SNN有监督学习的项目

该项目基于论文paper：‘’SEFRON:ANewSpikingNeuronModelWithTime-VaryingSynapticEfficacyFunctionforPatternClassification‘’，是对其的复现，参考了原作者的sourcecode，在此对论文作者之一的abee表示感谢，整个项目被放在了GitHub上：https://github.com/ZhangZhaom
七岁孙兴慜·2020-06-25 08:34

SNN 脉冲神经网络

关于SNN的简介，可以参考：机器之心写的——简述脉冲神经网络SNN：下一代神经网络（原文链接https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details
hi_linda·2020-06-25 01:31

SNN系列｜编码篇(3)高斯感受野编码GRF

GRFpopulation编码，目前最常用的群编码方法，以脉冲的先后表示信息的重要程度。原文翻译（P29）当使用更大的数据集时，输入的编码成为一个重要的因素：因为编码的间隔ΔT\DeltaTΔT被限制在一个固定的间隔，输入的整个范围可以要么通过使用越来越小的时间差或者通过将输入分布在多个神经元上。在我们的网络仿真中，网络状态按照固定的时间步长改变，因此对一些输入而言，时间分辨率的提高会带来计算上的
Tianlong Lee·2020-06-24 10:17

SNN系列｜编码篇(2)时序编码

TempotralCoding选择编码方法是要根据编码对象以及模型如何处理编码信息进行选择，如下是一种时序信息的编码对比：Threshold-basedencoding又称为tempotralcontrast，该方法可以用于编解码一段序列，当差值超过阈值时发放脉冲，阈值是根据编码的序列自适应变化的。使用该编码方法时，实值序列最好是沿时间变化的，因为在根据差分决定是否发放脉冲后，脉冲的顺序与差分顺序
Tianlong Lee·2020-06-24 10:16

SNN系列｜学习算法篇(5) Hebbian Rules

HebbruleanditsmodificationHebb学习算法可以说是最古老的一个学习规则了，neuronsfirestogether,wiretogether突触权重改变与神经元协同活动的关系ClassificHebb根据”一起放火一起死“的假设，突触权重的改变正比于突触前和突触神经元的活动Δωi=ηxiy\Delta\omega_i=\etax_iyΔωi=ηxiyanti-HebbHe
Tianlong Lee·2020-06-24 10:16

SNN系列｜学习算法篇(6)脉冲时序依赖可塑性STDP

SpikeTimingDependentPlasticity脉冲时序依赖可塑性是Hebb学习的时间不对称形式，由突触前后神经元脉冲紧密的时间相关性引导的。和其他形式的突触可塑性一样，人们普遍认为它是大脑中学习和信息存储的基础，以及在大脑发育期间神经元回路的发展与完善。使用STDP，在突触后动作电位之前几毫秒反复的突触前脉冲的到达导致了许多突触成为LTP突触类型，相反，在突触后脉冲之后的重复的脉冲的
Tianlong Lee·2020-06-24 10:16

SNN系列｜编码篇(1)频率编码

FrequencyCoding生物系统中触觉、听觉系统等都有实验表明，神经元的脉冲发放频率与外界刺激成正比，但是有饱和值。生物神经元脉冲一般1～2ms，因此，在编码过程中一般不超过1KHz。生物能够做到快速识别信息，投射到视网膜接收器上的图像没几毫秒就发生一次变化，而这种编码方法必须要完全运行一整个时间窗才能读出编码信息，这显然是很不方便的。尽管该方法没有考虑时序信息，但因为其简单、易操作，仍然是
Tianlong Lee·2020-06-24 10:16

SNN系列｜学习算法篇(1)Tempotron

Tempotron(论文传送门)Tempotron是一个二层网络学习算法，输入脉冲序列，输出脉冲响应。对于二分类，最重要的是保证以下关系的存在：即应该发放脉冲的神经元的最大膜电势应超过阈值，否则就增加突触传递效率；反之，不该发放脉冲的其最大膜电势就不该超过阈值，否则就减小突触传递效率。V(tmax⁡⊕)>Vthr>V(tmax⁡⊖)V\left(t_{\max}^\oplus\right)>V_{
Tianlong Lee·2020-06-24 10:45

SNN系列｜神经元模型篇(2) Izhikevich

IzhikevichModel参考[1]IZHIKEVICHQUADRATICMODELFORSPIKINGNEURONS[2]神经妙算[3]原始论文[4]快速了解[5]Izhikevich神经元控制参数对可塑性神经元网络动力学的影响Izhikevich博士于2003年提出，使用二叉树对HH数学上的简化对神经元的简化，最简化的是只保留firingrate于HH与LIF之间进行计算复杂与动态性能的权
Tianlong Lee·2020-06-24 10:45

SNN系列｜神经元模型篇(4) LIF

LeakyIntergrateandFiredModel参考：[1]NeuronDynamics[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
Tianlong Lee·2020-06-24 10:45

SNN系列｜神经元模型篇(1) Hodgkin Huxley

HodgkinHuxleyModel参考[1]NeuronDynamics[2]SpikingNeurons[3]TheHodgkinHuxleyModel[4]动作电位的形成机制[5]霍奇金赫胥黎枪乌贼巨型轴突1952年发表，1963年获诺贝尔生理学奖通过对乌贼的巨型轴突进行实验，运用数学方法分析以及三种离子描述了细胞膜电势的动态变化，是其他简化神经元模型的基础。为什么选择乌贼的巨型轴突呢？鱿鱼
Tianlong Lee·2020-06-24 10:45

实现SNN（对称近邻平滑滤波器）的代码

要求：算法实现为函数[im]=SNN_denoise(I,N)，其中I为读入的图像矩阵；N为模板大小参数（正方形模板，边长为：2*N+1）。
id_zhouyfei·2020-06-23 20:10

简述脉冲神经网络SNN：下一代神经网络，及其仿真工具

脉冲神经网络（SNN）属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN还将时间概念纳入了其操作之中。本文将简要介绍这种神秘的神经网络形式。
edward_zcl·2020-06-23 06:34

[CVE-2020-10199/10204] Nexus Repository Manager 3 RCE

articles/360044882533https://cloud.tencent.com/announce/detail/1023https://mp.weixin.qq.com/s/xUWPVwcNL6n6snn_gV_UwAhttps
caiqiiqi·2020-06-22 19:34

类脑运算--脉冲神经网络（Spiking Neural Network）叙述

SpikingNeuralNetwork(SNN)被公认
Yannan_Strath·2020-06-22 09:23

类脑芯片

既可以在深度DNN上，也可以模拟时间序列的SNN。主要贡献，用于模拟生物嗅觉，识别10种有害的化学药品。
Belief & Revere·2020-06-21 19:28

【Hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS

简介2.NameNode的工作特点3.NameNode主要功能4.NameNode保存metadata信息包括5.NameNode持久化6.DataNode（DN）SecondaryNameNode（SNN
云 祁·2020-06-21 17:01

深度学习干货贴

1.IBMTrueNorth类脑芯片突破，SNN杀手级应用有望诞生摘要：IBM研究人员昨天在PNAS发文，报告他们训练卷积神经网络在TrueNorth处理器上分类图像和语音，精度接近目前最先进水平，每秒处理
ABC080914·2020-06-21 08:40

SNN and neuromorphic computing

在人工智能如火如荼的今天，基于人脑的“脉冲”（spiking）模拟计算框架下的脉冲神经网络（SNN）、神经形态计算（neuromorphiccomputing）有望在实现人工智能的同时，降低计算平台的能耗
qq_35482604·2020-06-21 05:38

学习笔记-SNN用STDP法的MNIST数据集识别代码深入阅读

该代码Github地址：https://github.com/peter-u-diehl/stdp-mnist/blob/master/Diehl%26Cook_spiking_MNIST.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.cmascmapimporttimeimportos.pathimportscipyimportcPickleaspickleimportbr
- birdguan -·2020-06-21 04:49

脉冲神经网络在目标检测的首次尝试，性能堪比CNN | AAAI 2020

译者|VincentLee来源|晓飞的算法工程笔记脉冲神经网络(Spikingneuralnetwork,SNN)将脉冲神经元作为计算单元，能够模仿人类大脑的信息编码和处理过程。
AI科技大本营·2020-06-21 00:57
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