neuronal dynamics | BriefGPT

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ICML基于梯度下降的神经元动力学：超越 ReLU 网络的 ANN 到 SNN 转换
离散动力学的一个新的优化理论视角证明了一个基本的集成和发射模型的离散动力系统能够近似于无约束优化问题的次梯度方法，这一理论的实际扩展引入了一种基于符号梯度下降的神经元动力学，可以近似于 ReLU 之外的多种非线性并提高 ANN 到 SNN
PDF5 days ago
在具有不同局部性的脉冲神经网络学习方法方面的基准测试
Spiking Neural Networks (SNNs) achieve performance comparable to Artificial Neural Networks (ANNs) in machine learning t
PDF5 months ago
利用噪声作为脉冲神经网络中计算和学习的资源
本研究提出了噪声脉冲神经网络（NSNN）和噪声驱动学习规则（NDL），并将噪声引入到神经元动力学中，展示了噪声如何作为计算和学习的资源，并提供了一种理论框架。同时，NDL 提供了一个替代梯度的合理性解释。结合各种 SNN 体系结构和算法，我
PDFa year ago
使用高效并具有长期依赖性学习能力的并行尖峰神经元
通过重写神经动力学到一般形式并添加遮罩来避免未来输入，我们提出了平行尖峰神经元（PSN），它使用时间步之间的密集连接来最大化时间信息的利用，并且在模拟速度和时态 / 静态数据分类方面具有非常大的优势。这是关于平行化尖峰神经元的第一项研究，可
PDFa year ago
ICLR异质神经元和突触动力学实现高效率自主学习：理论与设计原则
本文研究证明神经元和突触动态的异质性可以降低复杂神经网络的射击活动并提高预测性能，在无监督的学习中实现高效的射击，提高了神经网络的内存容量和分类预测性能。
PDFa year ago
融入神经形态计算的大脑启示全局 - 局部学习
本文提出了一种神经形态混合学习模型，该模型实现了元学习局部可塑性和多尺度协同学习的降低维度的脉冲神经网络。在多个任务中展示了该模型的性能，包括在神经形态视觉传感器中的少样本学习、连续学习和容错学习。该模型表现出比单一学习方法显著更高的性能，
PDF4 years ago
离散状态空间上的活跃推断综合
本篇论文提供了关于 Active Inference 在离散状态空间模型中的完整数学综合，从基本原理推导神经动力学，并将此动力学与生物过程联系起来，是了解混合生成模型中的主动推理所需的基本构建块。
PDF4 years ago