开源脉冲神经网络深度学习框架--惊蛰(SpikingJelly) 背景 近年来神经形态计算芯片发展迅速,大量高校企业团队跟进,这样的芯片运行SNN的能效比与速度都超越了传统的通用计算设备.相应的,神经形态感知芯片也发展迅速.目前已有各种模态的感知芯片,其中如北京大学黄铁军教授团队的Vidar相机,功能上仿照视网膜中央凹,能输出脉冲信号,高速情况下实现比传统相机更清晰的采样.脉冲网络研究领域顶会文章与Nature Science刊物文章也在逐年增长(如下图).通过ANN转换SNN,SNN首次达到媲

(原文地址:维基百科) 简单介绍: 脉冲神经网络Spiking neuralnetworks (SNNs)是第三代神经网络模型,其模拟神经元更加接近实际,除此之外,把时间信息的影响也考虑当中.思路是这种,动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活(而在典型的多层感知机网络中却是),而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活.当一个神经元被激活,它会产生一个信号传递给其它神经元,提高或减少其膜电位. 在脉冲神经网络中,神经元的当前激活水平(被建模成某种微分方程)通常被觉得是当前状态,一个输

接下来一段时间开启脉冲神经网络模型的探索之旅.脉冲神经网络有更强的生物学基础,尽可能地模拟生物神经元之间的连接和通信方式.其潜在能力较强,值得踏进一步探索. 构建脉冲神经网络模型,至少需要考虑三点:1. 外界刺激编码2. 构建神经元模型3. 制定学习规则 外界刺激的编码方式主要有Rate Coding和Temporal Coding等,这里不在细述.而Hodgkin和Huxley两位研究员早在1952年就提出了第一个神经元模型:HH[1].随后陆续有各种神经元模型被提出,其中具有代表性的为Izh

论文提出Spiking-YOLO,是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试,实现了与卷积神经网络相当的性能,而能源消耗极低.论文内容新颖,比较前沿,推荐给大家阅读   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.06530 Introduction   脉冲神经网络(Spiking n

这是一篇水货写的笔记,希望路过的大牛可以指出其中的错误,带蒟蒻飞啊~ 一.    梯度消失/梯度爆炸的问题 首先来说说梯度消失问题产生的原因吧,虽然是已经被各大牛说烂的东西.不如先看一个简单的网络结构, 可以看到,如果输出层的值仅是输入层的值与权值矩阵W的线性组合,那么最终网络最终的输出会变成输入数据的线性组合.这样很明显没有办法模拟出非线性的情况.记得神经网络是可以拟合任意函数的.好了,既然需要非线性函数,那干脆加上非线性变换就好了.一般会使用sigmoid函数,得到,这个函数会把数据压缩到开

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic plasticity 2.2.1. Unsupervised learning 2.2.2. Supervised learning 2.2.3. Reinforcement learning 2.2.4. Delay learning

首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解).当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于等于1)+输出层)时,我们称之为多层人工神经网络. 1.神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训练法则中的输出 由于sign函数时非连续函数,这使得它不可微,因而不能使用上面的梯度下降算法来最

博文的翻译和实践: Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM). 它使用广泛,因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题,允许创建非常大的.非常深的网络. 与其他周期性的神经网络一样,LSTM网络保持状态,在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑. 在这篇文章中,您将会确切地了解

原文地址:https://www.zhihu.com/question/59800121/answer/184888043 神经元 在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型, wx + b, 加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚.别的不说,在参数已知的情况下,有了输入可以计算输出,有了输出可以计算输入. 但在神经科学领域,神经元并不是最底层的单位. 举例来说,有人在做神经元膜离子通道相关的工作.一个神经元的输入,可以分为三部分,从其他神经元来的电信号输入

Tensorflow 简介 1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 1.2 什么是神经网络 (Neural Network) 1.3 神经网络 梯度下降 1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑 1.5 为什么选 Tensorflow? 1.6 Tensorflow 安装 1.7 神经网络在干嘛 Tensorflow 基础构架 2.1 处理结构 2.2 例子2 2.3 Session 会话控制 2.4 Variable 变量 2.5 Placeholder 传入值 2.6 什么是激励函数 (

CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记1(上) 一.常用激活函数 每个激活函数(或非线性函数)的输入都是一个数字,然后对其进行某种固定的数学操作.下面是在实践中可能遇到的几种激活函数: ———————————————————————————————————————— 左边是Sigmoid非线性函数,将实数压缩到[0,1]之间.右边是tanh函数,将实数压缩到[-1,1]. ———————————————————————————————————————— 1.Sigmoid sigmoid非线性函

浙大&川大提出脉冲版ResNet:继承ResNet优势,实现当前最佳 选自arXiv,作者:Yangfan Hu等,机器之心编译. 脉冲神经网络(SNN)具有生物学上的合理性,并且其计算潜能和传统神经网络相同,主要障碍在于训练难度.为解决这个问题,浙江大学和四川大学近日提出了脉冲版的深度残差网络 Spiking ResNet.为解决模型转换的问题,研究者提出了一种新机制,对连续值的激活函数进行标准化,以匹配脉冲神经网络中的脉冲激发频率,并设法减少离散化带来的误差.在多个基准数据集上的实验结果表明

烧脑!CMU.北大等合著论文真的找到了神经网络的全局最优解 机器之心 ​ 已认证的官方帐号 811 人赞同了该文章 选自arXiv,作者:Simon S. Du.Jason D. Lee.Haochuan Li.Liwei Wang.Xiyu Zhai,机器之心编译,参与:思源.王淑婷.张倩. 一直以来,我们都不知道为什么深度神经网络的损失能降到零,降到零不代表着全局最优了么?这不是和一般 SGD 找到的都是局部极小点相矛盾么?最近 CMU.北大和 MIT 的研究者分析了深层全连接网络和残差网络

一.Play it again: reactivation of waking experience and memory(Trends in Neurosciences 2010) SWR发放模式不仅反映了环境,而且反映了行为,这进一步表明来自以下事实:在以后的睡眠中,访问频率较高的地方会更强烈地重新激活.结果表明,在随后的睡眠过程中,编码特定位置的细胞的发放同步性随着在先前探索期间在该位置花费的时间而增加.因此,重新激活的模式偏向访问量最大的地方. 总之,这些发现表明,与探索有关的发放模式在

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1903.11012v3 [cs.LG] 19 Aug 2019 Neural Networks, 25 November 2019 Abstract 深度强化学习(RL)在可以通过训练过的策略解决的任务上表现了出色的性能.在使用多层神经网络(NN)的前沿机器学习方法中,它起着主导作用.同时,深度RL要求对噪声的高灵敏度,不完整和误导输入数据.遵循生物学直觉,我们将使用脉冲神经网络(SNN)来解决深度RL解决方案的一些不足

SNN对抗攻击笔记: 1. 解决SNN对抗攻击中脉冲与梯度数据格式不兼容性以及梯度消失问题: G2S Converter.Gradient Trigger[1] 2. 基于梯度的对抗攻击方式: FGSM[1-3] R-FGSM[3] I-FGSM[3] BIM[1] PGD[2] 3. 图像转化到脉冲序列的采样方式: Poisson事件生成过程[1-9] 4. SNN类型: SNN-conv(ANN-SNN Conversion)[2-7, 9] 采用的神经元模型 IF神经元模型[2-7, 9]

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2001.01587v1 [cs.NE] 1 Jan 2020 Abstract 脉冲神经网络(SNN)被广泛应用于神经形态设备中,以模拟大脑功能.在这种背景下,SNN的安全性变得重要但缺乏深入的研究,这与深度学习的热潮不同.为此,我们针对SNN的对抗攻击,确认了与ANN攻击不同的几个挑战:i)当前的对抗攻击是基于SNN中以时空模式呈现的梯度信息,这在传统的学习算法中很难获得:ii)在梯度累积过程中,输入的连续梯度与二值脉

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2003.10399v2 [cs.CV] 23 Jul 2020 ECCV 2020 1 https://github.com/ssharmin/spikingNN-adversarial-attack Abstract 在最近对可信任的神经网络的探索中,我们提出了一个潜在的候选,即脉冲神经网络(SNN)之于对抗攻击的内在鲁棒性.在这项工作中,我们证明对CIFAR数据集上的深度VGG和ResNet结构,在基于梯度的攻击下,

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 强化学习(RL)最近以击败欧洲围棋冠军等重大成就重新受到欢迎.在这里,我们第一次表明,RL可以有效地用于训练一个脉冲神经网络(SNN),以在不使用外部分类器的情况下在自然图像中执行目标识别.我们使用了前向卷积SNN和时间编码方案,其中激活最强的神经元最先发放,而激活较弱的神经元随后发放,或者根本不发放.在最高层,每个神经元都被分配到一个目标类别,并且假设刺激类别是第一个要发放的神经元类别.如果这一假设是正确的,神经元

1.将文本数据预处理为有用的数据表示 将文本分割成单词(token),并将每一个单词转换为一个向量 将文本分割成单字符(token),并将每一个字符转换为一个向量 提取单词或字符的n-gram(token),并将每个n-gram转换为一个向量.n-gram是多个连续单词或字符的集合 将向量与标记相关联的方法有:one-hot编码与标记嵌入(token embedding) 具体见https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9970320.html 2.使用循环神