N-MNIST:34×34×2×T spatio-temporal spike pattern,Training set:60000,Testing set:10000 DVS-CIFAR-10:128×128×2×T spatio-temporal spike pattern,Training set:9000,Testing set:1000 一般来说,ANN 接收帧为基础的图像,而 SNN 接收事件驱动的脉冲信号。因此,有时需要将相同的数据转换为另一个域中的...
有了以上知识的铺垫,我们现在可以理解简单的SNN解决问题的方式了,为了帮助大家理解剩余的一些细节问题,这里举一个MNIST手写体分类的例子,这个例子的是国内北大一个团队开发的基于pytorch的脉冲神经网络学习框架惊蛰spikingjelly教程上的一个例子,实际上现在国内外已经有一些比较成熟的SNN开发框架允许我们像建立ANN一样去建立S...
文献[17]提出了一种监督学习方法(BP-STDP),将反向传播更新规则转换为多层SNN的时间局部STDP规则。对于MNIST基准,该模型获得的精度可与同等大小的传统网络和脉冲网络相媲美。 SNN中监督学习的另一种实现可以基于优化突触后脉冲的似然和概率,以匹配所需的脉冲。 Pfister等。文献[18]开发了一个模型,以优化在一个或多...
突触权重调节神经元间的连接强度，这是模型可训练的核心参数。与传统人工神经网络不同，SNN的突触权重更新需要考虑时间维度，常用STDP规则进行无监督学习。监督学习时可将脉冲频率编码为连续值，采用近似梯度下降法。权重初始化推荐使用正态分布，标准差设为输入节点数的平方根的倒数，避免初始阶段神经元过度活跃。不应...
>>>importspikingjelly.activation_based.ann2snn.examples.cnn_mnistascnn_mnist>>>cnn_mnist.main() CUDA增强的神经元 SpikingJelly为部分神经元提供给了2种后端。可以使用对用户友好的torch后端进行快速开发,并使用cupy后端进行高效训练。 下图对比了2种后端的LIF神经元 (float32) 在多步模式下的运行时长: ...
然而,它们通常局限于简单的数据集,如MNIST(Kheradpisheh & Masquelier, 2020)和CIFAR10(Zhang & Li, 2020)。Rathi等人(2019)通过使用转换方法初始化SNN,然后使用STDP调整SNN,缩短了模拟步长。在本文中,所提出的方法实现了具有超低延迟(4个时间步骤)的高性能SNN。
STDP even with a very small network size. Even to achieve a reasonable level of accuracy on moderately large datasets such as MNIST, the STDP requires tens of millions of synapses. Typical example is16in which the STDP-trained SNN achieves only 95% accuracy on MNIST dataset inspite of ...
Convolutional SNN to Classify FMNIST ANN2SNN Neuromorphic Datasets Processing Classify DVS Gesture Recurrent Connection and Stateful Synapse STDP Learning Reinforcement Learning Other tutorials that are not listed here are also available at the documenthttps://spikingjelly.readthedocs.io. ...
(n=100,node=snn.DIEHL_COOK,# or snn.DIEHL_COOKw=snn.W_SIMPLE_RAND,# initialize weightsrule=snn.SIMPLE_STDP,# learning rulenu=(1e-4,1e-2),# learning rate)# Add an inhibitory layersnn.add_inhibit_layer(inh_w=-128)# Load datasetsnn.load_MNIST()# Check your network architecturesnn....
这个简单的网络,使用泊松编码器,在MNIST的测试集上可以达到92%的正确率。 更多信息,参见时间驱动的教程。可以通过Python命令行直接运行这份代码,训练MNIST分类: >>>importspikingjelly.clock_driven.examples.lif_fc_mnistaslif_fc_mnist>>>lif_fc_mnist.main() ...