CNN结构设计转换为SNN

发布时间:2021-02-15  栏目:人工智能, 图像处理, 机器视觉, 深度学习, 脉冲神经网络  评论:0 Comments

将CNN转换为SNN有两种方法,第一种就是直接训练类似CNN结构的SNN,尽管存在一些像STDP的脉冲学习规则以一种自组织、无监督的方式训练SNN,在这方面的研究目前还处于起步阶段,并且还不清楚如何高效训练SNN来实现更高层次的功能;第二个方法就是...

脉冲神经网络SNN综述

发布时间:2019-01-01  栏目:人工智能, 脉冲神经网络  评论:0 Comments

脉冲神经网络(Spiking Neural Networks)是第三代神经网络,使用离散的脉冲序列(spkie train)进行编码,使用Hebb Rule (Neurons file together, wire together)进行学习,相比于深度学习的第二代神经网络,SNN具有以下优点: – 离散的...

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关于自己

杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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