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BindSNet: 用PyTorch仿真尖峰神经网络(SNN)

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简介：
简介：BindSNet是一款基于PyTorch框架开发的工具包，专为尖峰神经网络(SNN)的模拟与研究设计。它提供了高效、灵活的模块来支持SNN模型的构建和训练，助力深入探索脉冲式计算在人工智能领域的应用潜力。 BindsNET 是一个用于在 CPU 或 GPU 上使用 Tensor 功能模拟尖峰神经网络（SNN）的 Python 软件包。它是一个专门为了开发适用于机器学习（ML）和强化学习（RL）问题的受生物启发算法而设计的库。该软件包作为正在进行的研究的一部分，用于将 SNN 应用到这些问题中，并提供实验集合、结果分析功能以及实验结果图等。 BindsNET 的文档可以在相关页面找到。它需要 Python 3.6 及以上版本，并且可以通过其 git 存储库安装：`pip install git+https://github.com/BindsNET/bindsnet.git`

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  • BindSNet: 用PyTorch仿真尖峰神经网络(SNN)
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    简介：BindSNet是一款基于PyTorch框架开发的工具包，专为尖峰神经网络(SNN)的模拟与研究设计。它提供了高效、灵活的模块来支持SNN模型的构建和训练，助力深入探索脉冲式计算在人工智能领域的应用潜力。 BindsNET 是一个用于在 CPU 或 GPU 上使用 Tensor 功能模拟尖峰神经网络（SNN）的 Python 软件包。它是一个专门为了开发适用于机器学习（ML）和强化学习（RL）问题的受生物启发算法而设计的库。该软件包作为正在进行的研究的一部分，用于将 SNN 应用到这些问题中，并提供实验集合、结果分析功能以及实验结果图等。 BindsNET 的文档可以在相关页面找到。它需要 Python 3.6 及以上版本，并且可以通过其 git 存储库安装：`pip install git+https://github.com/BindsNET/bindsnet.git`
     
  • 用PyTorch模拟尖峰神经网络（SNN）- Python开发
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    本项目利用Python编程语言及PyTorch深度学习框架，实现尖峰神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的建模与仿真。通过此实践，探索SNN在处理时间序列数据方面的优势，并优化其性能以适用于多种应用场景。 BindsNET 是一个尖峰神经网络仿真库，旨在开发用于机器学习的受生物启发的算法。它是一个 Python 软件包，利用 PyTorch 的张量功能在 CPU 或 GPU 上模拟尖峰神经网络（SNN）。该软件包作为正在进行的研究的一部分，在生物学启发的神经与动力系统（BINDS）实验室中被应用于解决机器学习和强化学习问题。
     
  • Python-用于用PyTorch模拟尖峰神经网络(SNNs)的Python软件包
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    这是一个专为Python设计的软件包，利用流行的深度学习框架PyTorch来实现和研究尖峰神经网络（SNNs），促进神经形态计算的研究与发展。 一个使用PyTorch GPU功能的模拟尖峰神经网络（SNN）的Python软件包。
     
  • Hybrid-SNN-Conversion: 利用混合ANN-SNN转换及基于尖峰的反向传播训练尖峰网络
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    本文提出了一种名为Hybrid-SNN-Conversion的方法，结合了人工神经网络(ANN)和脉冲神经网络(SNN)的优点。通过使用混合ANN-SNN转换以及基于尖峰的反向传播技术来优化和训练尖峰网络，从而提高其性能和效率。 通过混合转换和依赖于峰值时间的反向传播来启用深度尖峰神经网络 这是与发表的论文“使用混合转换和峰值定时依赖的反向传播实现深度尖峰神经网络”相关的代码。 培训方法包括以下两个步骤： 1. 训练ANN（ann.py） 2. 将ANN转换为SNN并执行基于尖峰的反向传播（snn.py） 档案文件 - ann.py：训练一个ANN，可以提供输入参数来提供建筑设计、数据集和训练设置。 - snn.py：从头开始训练SNN或执行ANN-SNN转换（如果有预训练的ANN可用）。 - self_models：包含已训练的人工神经网络模型和尖峰神经网络模型 - ann_script.py 和 snn_script.py：这些脚本可用于设计各种实验，创建script.sh以运行多个模型。 在某些情况下，“STDB”的激活可能在训练过程中变得不稳定。
     
  • 利用PyTorch进行尖峰神经网络(SNNs)模拟的Python工具包
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    这是一个基于PyTorch开发的Python工具包，专为尖峰神经网络（SNNs）的仿真设计，提供高效的深度学习模型转换和模拟功能。 BindsNET 是一个 Python 软件包，利用 PyTorch 的 Tensor 功能在 CPU 或 GPU 上模拟尖峰神经网络 (SNN)。该库旨在开发用于机器学习的生物启发算法，并作为将 SNN 应用到机器学习和强化学习问题的研究的一部分，在生物启发神经与动力系统实验室中进行。 BindsNET 提供了一系列实验、结果分析函数以及展示实验结果图的功能，方便用户理解和使用尖峰神经网络。要安装 BindsNET，需要 Python 3.6 或更高版本的环境，并可以通过 pip 安装软件包或从其 GitHub 存储库克隆并构建。使用以下命令之一可以获取最新稳定版： ``` pip install git+https://github.com/BindsNET/bindsnet.git ``` 或者，用户可以选择性地以可编辑模式安装 BindsNET 软件包，通过将目录更改为存储库的顶层，并执行 `pip install` 命令来实现。
     
  • 基于MATLAB的第三代SNN神经网络仿真
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    本研究利用MATLAB平台开发了第三代脉冲神经网络(SNN)仿真实验系统，深入探索其在复杂信号处理与模式识别中的应用潜力。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：SNN脉冲神经网络 内容：基于MATLAB的第三代SNN脉冲神经网络仿真实现。代码如下： ```matlab epoch = T / ms; for i = 1:floor(epoch / 4) for j = 1:4 loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(input(1, :) == 1) * ms); inputSpikes(1, loc) = 1; loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(input(2, :) == 1) * ms); inputSpikes(2, loc) = 1; loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(output(1, :) == 1) * ms); outputSpikes(1, loc) = 1; end end 注意事项：运行MATLAB时，请确保当前工作文件夹路径为程序所在的位置，具体操作可以参考提供的视频教程。
     
  • 基于神经网络权重确定的MATLAB代码-SpikeRNN: 尖峰神经网络
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    SpikeRNN是一款利用MATLAB开发的尖峰神经网络工具箱，采用先进的神经网络权重确定技术，为用户提供高效且准确的计算模型。 该存储库提供了构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架（KimR.、LiY. 和 Sejnowski TJ., 2019）。代码分为两部分：一部分用于连续速率 RNN 的 Python 实现，另一部分用于加标 RNN 的 MATLAB 实现。Python 部分需要 TensorFlow (版本 1.5.0 或 1.10.0)、numpy（版本 1.16.4）和 scipy（版本 1.3.1）。MATLAB 部分则实现了泄漏的集成解雇（LIF）网络，并已测试于 MATLAB R2016a 和 R2016b 版本中。 使用方法包括首先训练速率 RNN 模型，然后将该模型映射到 LIF 尖峰 RNN。
     
  • Snntorch：用Python实现尖峰神经网络的深度学习
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    SnnTorch是一款用于构建和训练尖峰神经网络(Spiking Neural Networks, SNN)的Python库。它提供了一系列基于Pytorch的工具，使开发者能够利用SNN进行更高效的深度学习研究与应用开发。 snnTorch 是一个基于 Python 的软件包，用于使用尖峰神经网络执行梯度学习任务。它建立在 PyTorch 之上，并利用其 GPU 加速的张量计算功能。预先设计好的尖峰神经元模型可以无缝集成到 PyTorch 框架中，被视为循环激活单元。 snnTorch 包含以下组件： - 尖峰神经元库：类似于 torch.nn 的库，与 autograd 集成紧密。 - 反向传播算法的变体：适用于 SNN 通常使用的反向传播方法。 - 库用于生成尖峰和数据转换。 - 基于 Matplotlib 和 Celery 的工具，用于可视化基于峰值的数据。 snnTorch 设计为直观地与 PyTorch 结合使用，使得每个尖峰神经元都像是一个序列中的普通激活单元。因此，它对全连接层、卷积层和残差连接等结构是透明的。当前版本中，神经元模型由递归函数表示，并且无需存储系统内所有神经元的膜电位轨迹。
     
  • 基于Verilog的尖峰神经网络代码实现----
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    本研究探讨了利用Verilog硬件描述语言来设计和实现尖峰神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的方法。通过模拟生物神经系统中的尖峰活动，我们开发了一套高效的SNN代码库，旨在提高计算效率与灵活性。该工作为构建高性能、低功耗的神经形态系统提供了新的途径。 尖峰神经网络的Verilog代码实现