spiking

【陈工笔记】SNN（Spiking Neural Network）的理解

（不足之处较多，望包涵。用于自学，帮助理解。）1、LIFNode在网络架构中的简单应用例子#定义并初始化网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,14*14,bias=False),#这里不加bias应该是偏置在SNN中不好表示neuron.LIFNode(tau=tau),nn.Linear(14*14,10,bias=False),neu
我看到你啦滴·2024-01-25 22:03

论文精翻《Progressive Tandem Learning for Pattern Recognition With Deep Spiking Neural Networks》

目录0摘要/Abstract1简介/Introduction2相关工作/RelatedWork3重新思考ANN-to-SNN的转换/RethinkingANN-to-SNNConversion3.1脉冲神经元与ANN神经元/SpikingNeuronVersusANNNeuron3.2神经离散化与激活量化/NeuralDiscretizationVersusActivationQuantizati
KafCoppelia·2024-01-20 08:45

重新开始，完成一件很棒的事情

麦肯锡咨询公司在人才档案中关注“尖锋点”（spiking），即大幅超过平均水平的技能和热情。一旦我们明白了什么东西能让自己与众不同，就需要投入时间培养它，为它的价值欢呼。
小狮子王后·2023-11-30 14:01

2023 Meta neurons improve spiking neural networks for efficient spatio-temporal learning

论文下载：Metaneuronsimprovespikingneuralnetworksforefficientspatio-temporallearning-ScienceDirect代码地址：GitHub-thomasaimondy/MDN-SNN:Meta-DynamicNeuronsimprovedSpatio-temporalGeneralizationofSpikingNeuralNe
Zephyr H·2023-11-11 10:41

动作识别：S3TC: Spiking Separated Spatial and Temporal Convolutions with Unsupervised STDP-based Learnin

论文作者：MireilleEl-Assal,PierreTirilly,IoanMariusBilasco作者单位：Univ.Lille,CNRS,CentraleLille论文链接：http://arxiv.org/abs/2309.12761v1内容简介：1）方向：视频分析2）应用：动作识别3）背景：近年来，视频分析是一个受到广泛关注的计算机视觉任务。目前，使用高计算成本和需要大量标记数据进行
学术菜鸟小晨·2023-10-04 11:41

使用两种脉冲神经网络（Spiking Neural Network）预测脑电图的癫痫发作：基于LIF神经元模型的实践与分析

亲爱的读者，你好。在此，我想和你分享一项在脑电图分析领域的研究，这是我近期进行的一项尝试，希望它能给你带来一些启发。我们试图使用两种脉冲神经网络（SNN）模型来预测脑电图的癫痫发作，虽然我们目前的进展仍有限，但我相信，这个研究方向有着巨大的潜力。在此，我会详细地描述我们的研究过程，包括数据获取、特征选择以及模型构建等步骤。希望在阅读完这篇文章之后，你可以对脉冲神经网络和它在处理脑电图数据中的应用有
快撑死的鱼·2023-06-20 08:54

dnn神经网络_MIT的DNN硬件加速器教程（一）综述

uploads/2019/06/Tutorial-on-DNN-01-Overview.pdfwww.rle.mit.edu1深度神经网络背景机器学习是人工智能的重要内容之一，脑启发计算是机器学习的方法之一，spiking
weixin_39937524·2023-04-12 05:26

【读论文】Fast-Classifying, High-Accuracy Spiking Deep Networks Through Weight and Threshold Balancing

IEEE2015摘要本文分析了深度ANN转换SNN中，脉冲神经元的参数影响（如放电率和阈值），并提出了一组优化技术（使用0偏置的ReLU，Model-based和Data-based两种新的归一化方法调节放电率），减少ConvNets和全连接深度网络转换中的性能损失。背景ANN2SNN的主要挑战是脉冲神经元中负值和bias的表示，可以通过训练中使用ReLU为激活函数避免，并将bias置0，使用空间
Selena Lau·2023-01-24 08:11

Spiking Deep Convolutional Neural Networks for Energy-Efficient Object Recognition

论文名：SpikingDeepConvolutionalNeuralNetworksforEnergy-EfficientObjectRecognition中文名：脉冲卷积神经网络做高效的目标识别摘要深度神经网络（如CNN）已经在处理复杂的视觉问题（如目标识别）上展示了巨大的潜力。基于SNN的结构展示了使用基于脉冲的神经形态硬件实现低功耗的巨大潜力，这项工作描述了一种将CNN转换为SNN的新方法—
月臻·2023-01-24 08:39

【读论文】Spiking Deep Convolutional Neural Networks for Energy-Efficient Object Recognition

IJCV2015ANN2SNN的开山之作摘要本文提出一个将深度CNN转换为SNN的新方法，使得CNN可以直接映射到神经形态硬件上实现低耗高性能。首先将CNN裁剪满足SNN的要求，训练CNN，最后将CNN权重直接应用于SNN。在Neovision2TowerandCIFAR-10数据集上达到与源CNN相当的准确率。这种基于脉冲硬件比基于FPGA硬件上实现CNN节能两个数量级。背景CNN适合在具有显著
Selena Lau·2023-01-24 08:08

Optimal ANN-SNN Conversion for High-accuracy and Ultra-low-latency Spiking Neural Networks 阅读总结

OptimalANN-SNNConversionforHigh-accuracyandUltra-low-latencySpikingNeuralNetworks阅读总结Abstract1.Introduction2.Preliminaries2.1ANN中的神经元模型：2.2SNN中的神经元模型：2.3ANN-SNN转换3.Conversionerroranalysis3.1Clippinger
for-nothing·2023-01-18 17:30

论文阅读 | Event-based Video Reconstruction via Potential-assisted Spiking Neural Network

前言：用SNN脉冲神经网络做基于事件相机的图像重建的文章论文地址：【here】代码地址：【here】Event-basedVideoReconstructionviaPotential-assistedSpikingNeuralNetwork引言目前的重建方法：用ANN人工神经网络问题：人工神经网络,计算密集型，消耗大的功率，不利于处理低时延事件解决：稀疏事件数据可以有效地与神经形态硬件芯片相结合
btee·2022-12-14 16:32

Spiking GATs（基于尖峰神经网络的学习图注意）论文学习笔记

这一篇论文是我读研期间，本校(安徽大学)计算机学院的江波老师在2022年5月份发表的一篇论文，由于我自己学习的是图神经网络的方向，而且也是我本校的老师所发的paper，所以在此写下我对此篇论文的笔记，如有不足和错误，请包涵~-引言-图注意网络已经在图数据学习的任务中得到了广泛的研究和应用。但是各种GAT模型都通常都存在两种限制：1、现有方法普遍采用自注意机制计算所有图边的注意系数，这通常需要昂贵的
听弧丶·2022-12-13 10:00

脉冲神经网络（SNN）论文阅读（一）-----Going Deeper With Directly-Trained Larger Spiking Neural Networks

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43622216/article/details/123591425GoingDeeperWithDirectly-TrainedLargerSpikingNeuralNetworks说明相关信息主要贡献启发AbstractIntroductionRelatedWorkSNN学习算法：深度神经网络（DNN）中的梯度消失或爆炸：正则化：Ma
lan人啊·2022-11-30 18:34

YOLOV3 报错 RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device

找了好多方法都不管用啊，直到我看见这个链接https://github.com/cwq159/PyTorch-Spiking-YOLOv3/iss
qq_36041155·2022-11-02 15:03

Daily Paper(2) Minitaur, an Event-Driven FPGA-Based Spiking Network Accelerator

Minitaur,anEvent-DrivenFPGA-BasedSpikingNetworkAcceleratorNeilD,LiuSC.Minitaur,anEvent-DrivenFPGA-BasedSpikingNetworkAccelerator[J].IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegrationSystems,2014,22(12):2621-
ReShaker_·2022-07-11 18:51

每日论文（一）：Neural Encoding and Spike Generation for Spiking Neural Networks implemented in FPGA

在FPGA实现SNN的神经编码和脉冲生成NetoJRDO,CajueiroJPC,RanhelJ.NeuralencodingandspikegenerationforSpikingNeuralNetworksimplementedinFPGA[C]//InternationalConferenceonElectronics.IEEE,2015.摘要：在这篇文章中提出了一个新的产生脉冲序列的数字系
ReShaker_·2021-01-18 17:59

LIF模型及其变种 Training Spiking Deep Networks for Neuromorphic Hardware

标准LIF和软化LIF我们要计算原始网络的计算效率图像中有两个主要的计算来源：计算神经元和计算连接。每秒浮点计算（floating-pointoperationspersecond）突触的计算需要消耗大部分的能量这些方法为将传统的人工神经网络翻译为基于尖峰的神经形态硬件提供了新途径。我们提供了一些证据，表明这种实现比ANN的实现更节能。虽然我们的分析只考虑了静态图像分类，但我们期望在处理动态输入（
华天雪 L.W·2020-12-30 09:37

类脑运算--脉冲神经网络（Spiking Neural Network）发展现状

类脑运算–脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork）发展现状前一段时间忙于博士论文的攥写和答辩，抱歉拖更继上一章：类脑运算–脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork）叙述SNN是第三代人工神经网络（ANN），是一类event驱动的神经形态算法，可能具有广泛的应用领域，并适用于各种极低功耗的神经形态硬件。现阶段SNN的应用落地和算法发展方兴未艾，工业界和学术界近几年来对其
Yannan_Strath·2020-09-10 12:23

（笔记）脉冲深度残差网络Spiking Deep Residual Network

原文链接摘要方法一方法二实验原文链接https://arxiv.org/abs/1805.01352摘要本文提供一种有效的把ResNet转成脉冲神经网络(SNN)的方法。主要提出两个方法。一，针对残差结构的归一化，把连续激活函数值转成发射频率（firerate）。二，分层的误差补偿。方法一针对残差结构的归一化，把连续激活函数值转成发射频率（firerate）。ResNet的基本block如下图把R
yingpeng_zhong·2020-08-16 17:44

Reinforcement Learning Using a Continuous Time Actor-Critic Framework with Spiking Neurons

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract动物会重复奖励的行为，但基于奖励的学习的生理基础仅得到了部分阐明。一方面，实验证据表明神经调节剂多巴胺携带有关奖励的信息并影响突触可塑性。另一方面，强化学习理论为基于奖励的学习提供了框架。奖励调节的脉冲时序依赖可塑性（R-STDP）的最新模型已迈出了弥合两种方法之间差距的第一步，但仍面临两个问题。首先，强化学习通常是在不适
穷酸秀才大艹包·2020-08-03 17:00

脉冲神经网络Spiking neural network

（原文地址：维基百科）简单介绍：脉冲神经网络Spikingneuralnetworks(SNNs)是第三代神经网络模型，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑当中。思路是这种，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其它神经元，提高或减少其膜电位。
weixin_34138377·2020-07-10 08:07

Spiking-YOLO:脉冲神经网络高效的目标检测

Spiking-YOLO:SpikingNeuralNetworkforEnergy-EfficientObjectDetection|AAAI2020Spiking-YOLO:脉冲神经网络高效的目标检测
WilliamZhang5213·2020-07-09 18:15

Fast-Classifying, High-Accuracy Spiking Deep Networks Through Weight and Threshold Balancing

论文名：Fast-Classifying,High-AccuracySpikingDeepNetworksThroughWeightandThresholdBalancing中文名：权重、阈值权衡实现快速分类且高精度的脉冲神经网络摘要例如ConvNets（卷积神经网络）和DBNs（深度信念网络）代表了最先进的机器学习和计算机视觉问题。为了克服深度网络的大计算量成本，脉冲神经网络最近被提出来了，并且
月臻·2020-07-09 16:51

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，但是目前的研究大多是基于空间领域的研究，忽略了时间领域的优势，这就可能导致性能瓶颈。脉冲活动是不可微分的，这就造成了其学习算法较为复杂困难。本文提出了STBP学习算法。为了解决神经
Gu Elizabeth·2020-07-09 08:32

SNN论文系列-ANN to SNN 学习算法

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。
Gu Elizabeth·2020-07-09 07:36

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。  资料不多，而且大多是外文  本来想用它处理音频事件的，看了一段时间后发现，就目前而且，它好像不太适合处理音频这样的时序信号，更适合处理图像。所以大多论文也是把音频转化为图像信息后，进行图像处理，然后再转回到音频。  不过，现在还是CNN更实用
whitenightwu·2020-06-29 22:05

建设10余年，世界上首台超级“人脑”计算机问世，拥有百万处理器核心

11月6日消息，据报道，英国曼彻斯特大学（UniversityofManchester）计算机科学学院近日成功制造出颠覆传统的计算机——Spiking神经网络体系结构（SpiNNaker）。
weixin_33923148·2020-06-28 08:16

Spiking-YOLO : 前沿性研究，脉冲神经网络在目标检测的首次尝试 | AAAI 2020

论文提出Spiking-YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。
晓飞的算法工程笔记·2020-06-24 04:44

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

SpikingNeuralNetwork简述（一）传统神经网络包括现存的各种以perceptron为基本单元的拓扑变种，比如卷积神经网络系列（CNNs),循环神经网络系列（RNNs）,生成对抗网络（GANs），自编码器（Autoencoders)等等。因为反向传播算法的存在和各类数学优化器的发展，使得第二代神经网络在各项任务上有着出色的表现。SpikingNeuralNetwork(SNN)被公认
Yannan_Strath·2020-06-22 09:23

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

Spiking-YOLO : 前沿性研究，脉冲神经网络在目标检测的首次尝试 | AAAI 2020

论文提出Spiking-YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。
VincentLee·2020-06-06 07:59

Spiking-YOLO : 前沿性研究，脉冲神经网络在目标检测的首次尝试 | AAAI 2020

论文提出Spiking-YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。
晓飞的算法工程笔记·2020-04-27 10:00

DNN tutorial 2017 导读

一个是spiking，以微软的TrueNorth芯片为代表，是模仿人脑的工作模式，打破了现有的冯诺依曼结构的新的计算结构。另一种是神经网络，其
trista_lee·2019-12-23 18:58

拿督斯里廖顺喜故事汇|与spiking创始人郑文元博士

郑文元博士是Spiking创始人,一位知名的金融届、高新科技届的精英高层人才。可以说是改变世界,推动互联网、金融进步的重要存在。
云尊资讯·2019-12-22 15:38

脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）概述

主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。一.脉冲神经网络的拓扑结构同传统的人工神经网络一样，脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络（feed-forwardspikingneuralnetwork）、递归型脉冲神经网络（recurrentspikingneuralnetwork）和混合型脉冲神经网络（hybirdspiki
月臻·2019-05-24 16:48

【代码阅读记录】Spiking-Neural-Network---Genre-Recognizer（脉冲神经网络的风格识别器）（1）

前言：{之前从工作中了解到了脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork，SNN）。SNN在1952年被首次提出，被誉为第三代神经网络[1]。不过这次不打算再读论文了，我想直接找段代码[2]读读看。此篇记录中的代码和图全都来自[2]。}正文：{代码比较少，一共不到700行，只分成了两个.py文件：FinalProject.py和FinalProjectNeuron.py。FinalPro
爱吃苹果的魚·2018-10-19 19:42

Spiking Deep Residual Network阅读笔记

SpikingDeepResidualNetwork1.摘要近些年，SNN由于它的生物可塑性吸引了大众注意力。理论上，SNN具有与ANN一样的计算能力，而且在功耗方面要比ANN更加节能。但是，在目前看来，训练一个很深的SNN依旧存在很大困难。本篇文章，提出了一个方法来构造ResNet的脉冲版本。我们把训练好的ResNet网络转化为脉冲神经元组成的SpikingResNet。为了解决转化过程中的问题
Kerrwy·2018-05-15 23:23

脉冲神经网络Spiking neural network

（原文地址：维基百科） 简单介绍： 脉冲神经网络Spiking neuralnetworks (SNNs)是第三代神经网络模型，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑当中
·2015-11-13 14:36

脉冲神经网络Spiking neural network

（原文地址：维基百科）简介：脉冲神经网络Spikingneuralnetworks (SNNs)是第三代神经网络模型，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。思路是这样的，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其他神经元，提高或降低其膜电位。
zjccoder·2014-10-16 15:00

Debian Science & Python Brian

http://wiki.debian.org/DebianSciencehttp://www.neurdon.com/2011/03/06/spiking-neural-networks-in-python-part
alaclp·2011-05-18 11:00

新闻短文修炼

that in one village, Iitate, some 40 kilometers from the plant, radiation levels are decreasing after spiking
dracularking·2011-04-02 17:00
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