matlab精度检验代码-SNN-for-Pattern-Recognition:3层SNN代码，用于使用基于监督的尖峰学习规则执行MNIST

【文件属性】：
文件名称：matlab精度检验代码-SNN-for-Pattern-Recognition:3层SNN代码，用于使用基于监督的尖峰学习规则执行MNIST
文件大小：314KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 01:15:18
系统开源 matlab精度检验代码自述文件 该存储库列出了用于开发尖峰神经网络的文件，这些文件用于基于MNIST数据集的手写数字分类的基于监督学习的应用程序。 以类似于随机梯度下降的方式训练网络，其中权重在图像的每次显示结束时更新。 SNN中使用的神经元是简单的泄漏积分并触发神经元。 本文描述了NormAD的监督SNN训练算法：N. Anwani和B. Rajendran，“ NormAD-基于尖峰神经元的标准化近似后裔监督学习规则”，2015年国际神经网络联合会议（IJCNN），基拉尼，2015年，第1-8页。 本文描述了使用NormAD算法的三层SNN的CUDA实现。 如果您在工作中使用我们的代码，请引用以下内容。 SR Kulkarni，JM Alexiades和B. Rajendran，“具有尖峰神经网络的手写数字的学习和实时分类”，2017年第24届IEEE电子，电路和系统国际会议（ICECS），巴统，2017年，第128页。 -131。 doi：10.1109 / ICECS.2017.8292015 URL： Arxiv链接位于：SR Kulkarni，J。Alexiades和B.

【文件预览】：
SNN-for-Pattern-Recognition-master
----kernels_3x3.csv(504B)
----snn_test.cu(22KB)
----wts_trained_Final.txt(1.36MB)
----snn_train.cu(21KB)
----pixels_spks.csv(500KB)
----README.md(6KB)
----lif_pixel2spks_converter.m(1KB)