脉冲神经网络图像分类算法
案例介绍
这是我个人设计的一套基于python+pytorch的SNN架构，展示的是测试结果。代码量在500行以上。
脉冲神经网络图像分类算法
案例介绍
我们现在的深度学习，都是基于一个最重要的学习算法：反向传播，也就是求误差函数关于参数偏导，以此来更新权重。但是反向传播有个最大的弱点：它没有生物基础，我们在人脑里找不到任何反向传播的痕迹。神经网络是根据人脑的结构启发而发明的算法，但是并不是完全地模拟人脑。当然，反向传播虽然没有生物基础，但不见得就是错误的方向，因为现在可以看到，基于反向传播的算法，在很多方面已经超过了人脑。只不过，这可能不是通向更通用的人工智能的方向。那我们就没有模拟人脑神经元的算法吗？其实是有的，叫做脉冲神经网络（spiking neural network，简称 SNN），被称为反向传播和深度学习之后的第三代神经网络。
这是我个人设计的一套基于python+pytorch的SNN架构，展示的是测试结果。代码量在500行以上。
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