文件名称：elm:ELM图书馆项目，用于构建学习机的框架
文件大小：488KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 03:16:42
C++
ELM框架 这是作为基于Spike的期望最大化（SEM）模型的C ++实现开始的，该模型是一种受生物学启发的对象检测和识别模型。 然后，它发展成为一个名为ELM的通用框架，以支持尝试使用尽可能多的模型，并提供用于添加自定义算法和方法的接口。 谁会说用C ++编写代码不能像编写脚本语言一样顺利？ 背景 Nessler，Pfeiffer和Maass最初于2010年提出SEM模型。他们展示了如何通过尖峰时序依赖可塑性（STDP）和随机赢家通吃（WTA）来控制尖峰神经元网络，从而通过以下方式学习和预测隐藏的原因视觉输入的无监督学习。 此实现是Youssef Kashef的工作。 设计了一个通用框架，以促进模型的构建和试验。 此类模型的用途可能是用于计算机视觉应用程序或解决了老式的机器学习问题。 扩展的SEM模型用于展示此框架。 它通过对特征的分层学习和选择性的视觉注意力扩展了原始SEM。 这