stdp算法是一种基于神经网络的优化算法,主要用于突触权重的自适应调整。该算法根据突触前的输入和突触后的输出之间的时间关系来更新突触权重,以优化神经网络的性能。STDP算法有助于神经网络学习并适应不同的输入模式,广泛应用于机器学习、深度学习等领域。 ,理想股票技术
基于STDP非监督学习算法的脉冲神经网络模型构建方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于STDP非监督学习算法的脉冲神经网络模型构建方法说明:本发明公开了一种基于STDP非监督学习算法的硬件友好型脉冲神经网络模型构建方法,所述脉冲神经网...专利查询请上爱企查
上世纪末,随着Spike Timing Dependent Plasticity (STDP)学习机制在生物神经系统中发现,使其成为生物信息处理机制的热点课题,进一步成为SNN网络学习机制的重要研究方面.竞争性和稳定性是STDP的重要特征,而竞争性和稳定性相互作用,对突触后神经元的状态有重要影响作用,因此对于这两个特定的研究对人类对生物机制的研究有...