Advertisement

NeMo_脉冲神经网络工具_Spiking Neural Network

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
NeMo是一款先进的脉冲神经网络工具，专为模拟人脑工作方式设计，适用于深度学习和人工智能研究领域，推动了Spiking Neural Network技术的发展。 国外开发的一款脉冲神经网络工具包支持MATLAB和Python环境，适用于类脑及尖峰神经网络的研究工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NeMo_脉冲神经网络工具_Spiking Neural Network
    优质
    NeMo是一款先进的脉冲神经网络工具，专为模拟人脑工作方式设计，适用于深度学习和人工智能研究领域，推动了Spiking Neural Network技术的发展。 国外开发的一款脉冲神经网络工具包支持MATLAB和Python环境，适用于类脑及尖峰神经网络的研究工作。
     
  • 神经网络工具箱 (Neural-Network-Toolbox)
    优质
    神经网络工具箱提供设计、训练和仿真各种深度学习算法及神经网络模型的功能，适用于模式识别、数据分类与预测等任务。 Jx-NNT：神经网络工具箱 此工具箱包含六种类型的神经网络： - 人工神经网络（ANN） - 前馈神经网络（FFNN） - 级联前馈神经网络（CFNN） - 循环神经网络（RNN） - 广义回归神经网络（GRNN） - 概率性神经网络（PNN）
     
  • SNN脉冲神经网络.py
    优质
    SNN脉冲神经网络.py 是一个Python脚本文件，用于实现和模拟基于生物神经元模型的脉冲神经网络。该代码可用于研究、教育及开发类脑计算应用。 SNN脉冲神经网络值得大家关注和研究。
     
  • 神经脉冲网络模型
    优质
    神经脉冲网络模型是一种模拟生物神经系统中信息处理机制的人工智能计算架构，特别专注于研究和模仿大脑中的脉冲（或称尖峰）通信方式。这种模型对于理解与设计高效能、低功耗的机器学习系统具有重要意义。 SNN图像识别使用pyNN编写的代码用于训练单层前馈尖峰网络，并具有全连接特性，以此来建立任意输入与目标输出尖峰模式之间的关联。或者，也可以将输入模式与由其他（教师）神经元提供的目标输出尖峰模式相关联。更多细节请参考Gardner和Grüning在2016年的研究《用于精确时间编码的SNN中的监督学习》。
     
  • 脉冲神经网络模型
    优质
    脉冲神经网络模型是一种模仿生物神经元运作机制的人工神经网络模型，采用脉冲形式进行信息传递和处理，在低功耗、实时数据处理方面具有显著优势。 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）是一种模拟生物神经系统行为的计算模型，在理解和模仿大脑工作机制方面具有重要意义。与传统的基于数值权重更新的神经网络（如深度学习中的多层感知器）不同，SNN更注重通过脉冲进行的信息传递。 在SNN中，神经元不会像传统神经网络那样连续处理信息，而是在接收到足够的输入刺激时产生一次或多次脉冲。这种脉冲的发生时间和频率可以编码不同的信息，使得SNN更加接近生物神经系统异步、事件驱动的特性。其设计灵感来源于大脑中的突触和轴突等结构及其相互作用。 《仿生脉冲神经网络》可能涵盖了如何构建这些网络，包括不同类型的神经元模型（如Leaky Integrate-and-Fire, Spike Response Model）以及各种突触模型（如延迟突触、可塑性突触）。这些模型试图模仿生物神经元的电生理特性，例如电压门控离子通道和突触后电流。 《背景知识》可能包括有关大脑皮层结构及神经编码理论等基础内容。了解这些有助于理解SNN的生物学依据，并解释为何这种计算模型对人工智能领域具有吸引力。此外，《背景知识》还讨论了SNN在处理时间序列数据以及异步信息方面的优势，及其在视觉、听觉感知任务上的潜在应用。 《概述》可能是一个关于脉冲神经网络的基本介绍，涵盖了其基本概念、历史发展及其他类型神经网络的区别，并探讨当前研究热点。此外，《概述》也可能涉及训练方法，例如基于反向传播算法的适应性或采用生物启发的学习规则（如STDP）来实现权重更新等技术细节。 SNN是一个跨学科的研究领域，融合了神经科学、计算机科学和工程学等多个领域的知识和技术。通过深入研究与开发SNN，我们有望获得更高效且灵活的人工智能系统，并进一步揭开大脑运作机制的神秘面纱。
     
  • Matlab中的Benchmark模型神经网络代码: Neural-Network
    优质
    这段代码提供了一个在MATLAB环境中运行基准测试的神经网络模型。它有助于研究和比较不同架构下的性能表现，适用于学习与开发神经网络项目。 在MATLAB中实现BP算法以解决两层螺旋问题（Two-Nested-Spirals Problem），该模型包含两个嵌套的螺旋图案‘o’和‘+’，目标是将这两个模式区分开来。为了防止过拟合，在隐藏层的最后一层加入了Dropout技术，并且使用了L2正则化项以优化权重参数。 输出结果采用独热编码（one-hot）表示法并利用softmax函数计算分类概率分布。此外，还需在图上绘制模型的决策边界以便直观地评估模型性能。 整个项目包含四个文件： 1. TwoNestSpiralsUseGivenSet.m：这是主程序脚本，用于生成数据集、训练神经网络以及测试其准确性。 2. ReLU.m 和 ReLUGradient.m：这两个文件分别定义了ReLU激活函数及其梯度计算方法。 3. softmax.m：此文件实现了softmax操作以处理输出层的多分类任务。 需要特别注意的是，在实现前向传播的过程中，应该定义一个通用的函数供训练和测试时共同使用。如果在修改代码过程中不慎更改了训练部分却忘记调整测试段落中的相应逻辑，则需重新审视并修正相关细节。
     
  • Recurrent-Neural-Network: C语言中的递归神经网络（LSTM）
    优质
    本项目使用C语言实现递归神经网络(LSTM)，适用于处理序列数据和时间序列预测等任务。代码简洁高效，适合学习与研究。 递归神经网络在设计能够适应并学习模式的系统过程中扮演着重要角色。我们将探索有关复杂生物系统的理论基础，例如人脑的工作原理。我觉得这个话题非常有趣。递归神经网络是一种包含反馈回路并且可以存储过去信息的系统。为了对长期依赖关系进行建模（比如自然语言处理中常见的），这是必需的。 该程序将学习生成类似通过C语言实现的LSTM网络训练后的文本，灵感来自于Andrej Karpathy的char-rnn项目。不过这次是用C语言来实现，在一个更加受限的操作环境中运行。使用CMake进行构建是最优选的方法： ``` # 使用cmake构建 mkdir build cd build cmake .. cmake --build . ``` 这个程序可以在多个平台上运行，唯一的前提条件是需要Python3环境。 ``` # 创建虚拟环境（如果需要的话） ```
     
  • 脉冲耦合神经网络(PCNN)的输出脉冲编程
    优质
    本研究探讨了脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像处理领域的应用，重点分析并设计了优化其输出脉冲的方法，以提升图像分割和特征提取的效果。 程序的目的是绘制脉冲耦合神经网络输出脉冲的二维图像，以演示PCNN的工作过程。
     
  • Python中基于BP神经网络的分类器-BP-neural-network-
    优质
    本项目实现了一个基于BP（反向传播）算法的神经网络分类器，使用Python编程语言。该模型适用于多种数据集上的分类任务，并可通过调整参数优化性能。 基于BP神经网络的分类器是一种常用的机器学习模型，在数据处理与模式识别领域有着广泛的应用。通过多层非线性变换能力，该类网络能够有效解决复杂的分类问题，并且在训练过程中不断调整权重以优化预测性能。这类算法通过对大量样本的学习来提取特征并建立输入输出之间的映射关系，因此被广泛应用在图像识别、语音处理和自然语言理解等多个领域中。
     
  • 从卷积神经网络到脉冲神经网络的Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含了一系列从传统卷积神经网络（CNN）过渡至现代脉冲神经网络（SNN）的MATLAB实现代码。通过这些代码，学习者可以深入了解不同类型的神经网络架构及其在MATLAB中的应用实践，促进对深度学习技术中动态变化的理解和研究进展。 不会脉冲神经网络没关系，这个Matlab程序可以将卷积神经网络转换为脉冲神经网络。