文件名称：成长的大脑
文件大小：54.24MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-02 11:29:29
JupyterNotebook
由噪声产生和自组织的神经网络 这项工作已被NeurIPS 2019接受，可以在ArXiv（ ）上找到。 该论文发表后，该链接将指向有关NeurIPS程序的最新手稿。 抽象： 活跃的神经网络通过生长和自组织的过程而出现，该过程从单个细胞开始，最终形成大脑，这是一个有组织的功能性计算设备。 然而，人工神经网络依靠人工设计的手动编程架构来实现卓越的性能。 我们是否可以开发无需人工干预就可以成长和自我组织的人工计算设备？ 在本文中，我们提出了一种受生物学启发的开发算法，该算法可以从单个初始细胞“生长”功能化的分层神经网络。 该算法组织各层之间的连接以构建一个视网膜复盖层，该层是现代卷积神经网络（CNN）系列的成员。 在动物睁开眼睛的前几天，我们的方法受到早期视觉系统将视网膜连接到外侧膝状核（LGN）的机制的启发。 强大的自组织的关键要素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中的本地学习规则，该
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GrowingBrains-master
----multiLayerSNN()
--------DS_spikingNN.m(6KB)
--------DS_spikingNN_LIF.m(10KB)
--------RK4.m(721B)
----Bio-inspired developmental algorithm()
--------Development_Algorithm.m(9KB)
--------SpatiotemporalWave.m(5KB)
----README.md(2KB)
----Features - developmental algorithm()
--------LGN_learn_rF.m(10KB)
--------Boundary_sheet1.mat(4KB)
--------DevAlgo_robustToDamage.m(4KB)
--------DevAlgo_arbitGeometry.m(10KB)
--------LGN_learn_rF_aDam.m(14KB)
--------Boundary_sheet3.mat(4KB)
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--------Boundary_sheet4.mat(3KB)
--------Boundary_sheet2.mat(4KB)
--------SpontaneousWaves_anyGeometry.m(6KB)
----Functionality_Network()
--------NetworkFunctionality.m(2KB)
--------helm_train_modify2.m(3KB)
--------train_testMNIST()
--------result_tra.m(76B)
--------basisVec()
----python_implementation()
--------README2.md(2KB)
--------GrowingBrains()
--------nengo_exploring()
--------DevAlgModularizationAttempt.py(11KB)
----Nengo-rachel()
--------Single LIF Neuron Nengo.ipynb(44KB)
--------Nengo Loihi Example.ipynb(99KB)
--------Custom LIF (threshold & voltage eqs).ipynb(166KB)
--------Custom LIF Nengo (threshold eq).ipynb(192KB)
--------Custom LIF Nengo (voltage eq).ipynb(160KB)
--------DS spiking NN Nengo.ipynb(1.04MB)
--------Final SNN.ipynb(112KB)
--------Scatterplot single layer wave.ipynb(14KB)
----Growing Neural networks()
--------Boundary_sheet1.mat(4KB)
--------GrowingNN_arbitraryScaffold.m(24KB)
--------Boundary_sheet3.mat(4KB)
--------Boundary_sheet5.mat(5KB)
--------Boundary_sheet4.mat(3KB)
--------Boundary_sheet2.mat(4KB)