스파이킹 신경망 학습 알고리즘

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رؤى - 스파이킹 신경망 학습 알고리즘

본 논문에서는 깊은 스파이킹 신경망 (SNN)의 정확도를 향상시키고 메모리 효율성을 높이기 위해 시공간 직교 전파 (STOP) 알고리즘을 제안합니다.

본 논문에서는 스파이킹 신경망의 시냅스 연결 강도를 효율적으로 조절하는 자기 지도 학습 방식인 대조 신호 의존 가소성(CSDP)을 제안하고, 이를 통해 기존 방법들보다 우수한 성능과 생물학적 타당성을 확보할 수 있음을 보여줍니다.

본 논문에서는 분수 차수 미적분을 활용한 FO-STDGD라는 새로운 학습 모델을 제시하여, 스파이킹 신경망의 정확도와 계산 효율성을 향상시키는 방법을 제안합니다.

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