【阅读笔记】Deep SCNN Trained with STDP

最新推荐文章于 2025-06-05 14:26:12 发布
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分类专栏： 机器学习 读书笔记 文章标签： SNN STDP SpiCNN 神经网络 神经元
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SrdLaplace/article/details/85110654
本文介绍了使用无监督的 Spike Timing Dependent Plasticity (STDP) 学习方法训练的 Deep Spiking Convolutional Neural Network (SpiCNN)。 SpiCNN 结构类似于传统的 CNN，但利用 LIF 神经元模型和 STDP 更新权重。在 MNIST 手写数字识别任务中展示了其性能，并讨论了 SNN 在未来可能的低功耗应用潜力。

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Deep Spiking Convolutional Neural Network Trained with Unsupervised Spike Timing Dependent Plasticity

本文提出了一个叫 SpiCNN 的神经网络，通过 Leaky-Integrate-and-Fire (LIF) neurons 作为类似激活函数的单元构造神经网络，通过 Spike Timing Dependent Plasticity (STDP) 进行权重学习。

SNN FUNDAMENTALS

Computational Model of Spiking Neuron and Synapse

使用 LIF 模型作为 spiking neuronal dynamics
τmemdVmemdt=−Vmem+W⋅δ(t−ti)\tau_{mem}\frac{dV_{mem}}{dt}=-V_{mem}+W\cdot \delta(t-t_i)τmem​dtdVmem​​=−Vmem​+W⋅δ(t−ti​

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【论文解读】SCNN 用于交通场景理解的空间CNN
黎国溥
08-25 3176
前言 Spatial CNN，这里的Spatial不是指Spatial Convolution，而是通过特殊设计的CNN架构传递空间信息，更有效的学习空间关系，简称SCNN；它提出了一种新的神经网络结构用于提取特征。 传统的网络结构是卷积层接收来自前一层的输入，应用卷积运算和激活函数，并将结果发送到下一层；该过程按顺序完成，一层一层传递下去。但SCNN是先对这部分输入特征进切片，再按照下、上、右、左四种顺序进行卷积。 比如：一个三维的特征，相当于一个立方体，先进行横切片，分别进下、上顺序进行卷积。再
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STDP
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大脑的毫秒级学习密码：STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity)如何重新定义神经网络进化法则
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06-05 795
STDP是​​大脑的基本学习算法​​，它遵循一个简洁而强大的规则："一起激发的神经元会连接在一起，但先后顺序至关重要"。当一个神经元在另一个神经元之前​​精确的毫秒时间窗内激发​​，它们之间的连接会增强；若顺序颠倒，连接则会被削弱。STDP不仅是神经科学皇冠上的明珠，更是开启下一代人工智能的关键密钥。通过探索这一大脑的核心学习机制，我们获得了三大深刻认知：​​时间即信息​​：传统AI处理静态数据，而STDP将时间维度作为核心信息载体，解决了动态环境理解的根本挑战。​​极简主义美学​。
STDP简述
S0ybean的博客
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05-15 1883
斯布鲁克尔-赫布学习规则（Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP）是一种生物学上合理的学习机制，描述了神经元之间突触强度（突触权重）如何根据脉冲的时间关系来调整。STDP是赫布学习规则（Hebbian Learning Rule）的时间依赖版本，它强调了神经元之间的时序关系对学习和记忆的影响。
语义分割论文阅读笔记7：DDRNet
Sugar_pp的博客
07-30 1119
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