文件名称：Bachelor:我的学士学位论文
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更新时间：2024-05-19 17:54:17
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本地连接的尖峰神经网络中的接收场之间的抑制性连接训练和我的学士论文的代码和数据 英文论文位于ad article/paper_eng.pd 俄语文本位于article/thesis.pdf 。 简短概述 这项工作的主要主题是尖峰神经网络的无监督学习。 我们正在使用标准的MNIST图像分类问题。 所有建模都是使用库进行的。 阅读很重要，因为我们正在努力改善上述论文的竞争联系。 因此，我们有两个目标： 比较本地连接网络与卷积网络和完全连接网络（具有相似数量的参数） 寻找一种有效的方法来训练抑制器（竞争性）联系； 研究它们对整体准确性的影响。 请注意，我们的目标不是实现此任务的最大准确性。 这项工作中的网络具有一个输入层（ X ）和一个隐藏层（ Y ）。 XY连接体系结构可以是卷积的，也可以是本地连接的（我们还测试了完全连接的体系结构的基线）。 该网络具有N个通道-相等的卷积组或局部