蔡氏电路Matlab仿真代码-SNN_benchmark: SNN基准

简介：
本项目提供了基于Matlab的蔡氏电路SNN（脉冲神经网络）仿真实现，用于评估和比较不同参数下的网络性能，构建SNN研究的基准模型。 蔡氏电路的MATLAB仿真代码以及尖刺神经网络论文列表框架包括BindsNet、Brain2、SpykeTorch等多个项目。此外，还有北欧语相关的研究内容及尖刺果冻等其他相关领域的工作。涉及的工具还包括Nengo、PySNN和SNN_toolbox等多种软件库。 关于尖刺神经网络的研究成果中，有几篇重要的论文值得关注： - Saima Sharmin, Nitin Rathi, Priyadarshini Panda 和 Kaushik Roy 在ECCV 2020上发表了题为“深尖刺神经网络的固有对抗鲁棒性：离散输入编码和非线性激活的影响”的研究。 - 同一团队在IJCNN 2019会议上发布了另一篇论文，题目是“尖刺神经网络的对抗鲁棒性的综合分析”。 - Akhilesh Jaiswal, Amogh Agrawal, Indranil Chakraborty 和 Deboleena Roy 在IJCNN 2019上发表了一篇文章，探讨了自旋轨道转矩基于随机乙状神经元的神经网络的鲁棒性。