文件名称：matlab精度检验代码-conv_snn:论文“用于时空特征提取的卷积神经网络（SNN）”代码
文件大小：67KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 15:48:07
系统开源
matlab精度检验代码转化神经网络 卷积峰神经网络（SNN）用于时空特征提取 本文重点介绍了卷积增强神经网络的潜力，并介绍了一种新的体系结构来解决训练深层卷积SNN问题的问题。 先决条件 以下安装程序已经过测试，并且可以正常运行： 的Python> = 3.5 火炬> = 0.4.1 CUDA> = 9.0 opencv> = 3.4.2 码头工人 设置所有程序都可以运行的环境运行./run.sh 资料准备 下载CIFAR10-DVS数据集 提取DVS-CIFAR10 / dvs-cifar10文件夹下的数据集 在Matlab中使用test_dvs.m将事件转换为t, x, y, p矩阵（请确保在代码内调整test_dvs.m文件夹地址） 运行python3 dvscifar_dataloader.py准备数据集（确保在main.py目录中有dvs-cifar10 / airplane / 0.mat这样的文件） 培训与测试 CIFAR10-DVS模型 运行python3 main.py 时空特征提取测试 对于每种架构，只需使用python3运行主文件 注意：训练SNN时存在一些问题
【文件预览】：
conv_snn-master
----LICENSE(34KB)
----docker()
--------Dockerfile(455B)
--------requirements.txt(46B)
----run.sh(247B)
----.gitignore(3KB)
----CIFAR10-DVS()
--------Dataset_transform()
--------main.py(9KB)
--------utils.py(3KB)
--------dvscifar_dataloader.py(4KB)
--------network.py(8KB)
----README.md(2KB)
----Tests_1-3_and_5()
--------CNN()
--------SNN()
--------ConvLSTM()
--------C3D()
--------CNN+LSTM()
----Test_4()
--------CNN()
--------SNN()
--------C3D()
--------CNNLSTM()
--------convlstm()
----.vscode()
--------.gitignore(13B)