pytorch-lif-autograd
深度连续局部学习的突触可塑性动力学 (DECOLLE)
此回购包含了一个教程实施中出现的DECOLLE学习规则的。
如果您在科学出版物中使用此代码，请在您的参考书目中包含以下参考：
@article{kaiser2018synaptic,
title={Synaptic Plasticity Dynamics for Deep Continuous Local Learning (DECOLLE)},
author={Kaiser, Jacques and Mostafa, Hesham and Neftci, Emre},
journal={arXiv preprint arXiv:1811.10766},
year={2018}
}
讲解
教程下的第一个 notebook 是独立的，除了 snn_utils.py。 提供了在 PyTorch 中设置尖峰神经网络和
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资源详情
[{"title":"（ 5 个子文件 254KB ） pytorch-lif-autograd","children":[{"title":"pytorch-lif-autograd-master","children":[{"title":"tutorial01_dcll_localerrors.ipynb <span style='color:#111;'> 334.16KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitmodules <span style='color:#111;'> 330B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tutorial02_dcll_classification.ipynb <span style='color:#111;'> 41.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"decolle_public","children":null,"spread":false},{"title":"snn_utils.py <span style='color:#111;'> 11.83KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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