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ODIN: ODIN在线学习脉冲神经网络(SNN)处理器——HDL源代码与文档-源码学习

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简介：
本项目提供ODIN在线学习脉冲神经网络(SNN)处理器的硬件描述语言(HDL)源代码及详细文档，助力于研究和教育领域内的SNN架构理解与开发。 ODIN尖刺神经网络（SNN）处理器由比利时鲁汶天主教大学（UCLouvain）版权所有（C）2016-2019年。 ODIN的Digital HDL源代码是免费提供的：您可以根据Solderpad硬件许可证v2.0条款重新分发和/或修改它，该版本扩展了Apache v2.0许可证以适用于硬件使用。提供依据本许可发布的软件、硬件及材料时，希望它们可以“原样”使用，并不带有任何明示或暗示的保证；甚至没有适销性或特定用途适用性的默示担保。 ODIN是O n第学习二gital尖峰Ñeuromorphic处理器，在鲁汶天主教大学（UCLouvain）设计并以28纳米FDSOI CMOS技术进行原型制作，相关工作在生物医学电路与系统领域内开展。

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  • ODIN: ODIN在线学习脉冲神经网络(SNN)处理器——HDL源代码与文档-源码学习
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    本项目提供ODIN在线学习脉冲神经网络(SNN)处理器的硬件描述语言(HDL)源代码及详细文档，助力于研究和教育领域内的SNN架构理解与开发。 ODIN尖刺神经网络（SNN）处理器由比利时鲁汶天主教大学（UCLouvain）版权所有（C）2016-2019年。 ODIN的Digital HDL源代码是免费提供的：您可以根据Solderpad硬件许可证v2.0条款重新分发和/或修改它，该版本扩展了Apache v2.0许可证以适用于硬件使用。提供依据本许可发布的软件、硬件及材料时，希望它们可以“原样”使用，并不带有任何明示或暗示的保证；甚至没有适销性或特定用途适用性的默示担保。 ODIN是O n第学习二gital尖峰Ñeuromorphic处理器，在鲁汶天主教大学（UCLouvain）设计并以28纳米FDSOI CMOS技术进行原型制作，相关工作在生物医学电路与系统领域内开展。
     
  • SNN脉冲神经网络.py
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    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。
     
  • SNN脉冲神经网络理论详解PPT文件
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    本PPT全面解析SNN（Spiking Neural Network）脉冲神经网络的基础理论、工作原理及其在人工智能领域的应用前景，适合科研人员与学生参考学习。 尖峰神经网络越来越受到关注：在生物学上更为合理，并且计算能力不低于传统人工神经网络。SpikeProp是一种梯度下降的监督学习算法。
     
  • 基于SNN的脉冲神经网络图像识别【MATLAB代码】
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    本项目采用MATLAB编写，实现了一种基于Spiking Neural Network (SNN)的图像识别系统。通过模仿生物神经系统中的信号传递机制，该模型能够高效地处理和分类视觉数据。项目提供了详细的代码示例及文档说明。 利用第三代人工神经网络中的单个脉冲神经元进行学习可以实现字符识别。通过MATLAB编写了Tempotron类，并测试了二十六个字母图片，效果良好且计算量较小。详细算法参见Rober Gutig的论文《Tempotron: a neuron that learns spike timing-based decisions》。与卷积神经元相比，脉冲神经元主要以脉冲时间序列编码信息，在计算量和所需训练样本数量方面具有优势，成为当前研究热点之一。在机器视觉和图像处理领域，脉冲神经网络展现出了较大的潜力和发展空间。
     
  • MATLAB神经网络学习手册源码
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    《MATLAB神经网络学习手册》源码包含了书中所有案例和实验的完整代码，帮助读者深入理解并实践神经网络在MATLAB环境中的应用。 《MATLAB神经网络超级学习手册》是一本非常适合初学者的书籍，书中的程序介绍非常经典，并且所有具体的程序都可以在这个文件里找到。
     
  • The Brian Simulator在SNN脉冲神经网络中的开源模拟与仿真指南
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    《The Brian Simulator》是一份专注于使用SNN（尖峰神经网络）技术进行开源模拟和仿真的详细指导手册。它为研究者提供了先进的工具，以深入探索大脑功能的复杂性，并促进该领域的创新和发展。 官网指南的翻译版本包括我已完成翻译的ipynb文件、源文件、pdf文件、markdown文件以及整理后导出的Word文件。原网页地址是https://brian2.readthedocs.io/en/stable/resources/tutorials/1-intro-to-brian-neurons.html，而我的翻译版已发布在博客中。
     
  • SNN脉冲神经网络工作原理的MATLAB仿真展示（含GUI界面）- 源码
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    本项目提供了一个包含GUI界面的MATLAB仿真工具，用于演示SNN脉冲神经网络的工作机制。通过直观的操作界面和详细的代码注释，用户能够深入了解并实验SNN的基本原理及其应用潜力。 SNN脉冲神经网络的工作原理演示MATLAB仿真带GUI界面源码
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 机器学习与神经网络案例的.ipynb代码应用
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    本.ipynb文件汇集了多个基于Python的机器学习和神经网络的实际案例研究，旨在通过交互式编程环境展示算法的应用和技术细节。 机器学习结合神经网络的应用案例包括：1、波士顿房价预测 2、使用复杂卷积神经网络对CIFAR10数据集进行分类 3、基于LRMFC模型的航空公司乘客聚类分析 4、完整的深度神经网络用于图像分类 5、信用卡欺诈检测 6、鸢尾花数据集分类。这些案例均以.ipynb格式代码展示。