Zeitschriftenartikel zum Thema „Spiking neural works“
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Ponghiran, Wachirawit, und Kaushik Roy. „Spiking Neural Networks with Improved Inherent Recurrence Dynamics for Sequential Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 8001–8. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20771.
Der volle Inhalt der QuelleChunduri, Raghavendra K., und Darshika G. Perera. „Neuromorphic Sentiment Analysis Using Spiking Neural Networks“. Sensors 23, Nr. 18 (06.09.2023): 7701. http://dx.doi.org/10.3390/s23187701.
Der volle Inhalt der QuelleSzczęsny, Szymon, Damian Huderek und Łukasz Przyborowski. „Spiking Neural Network with Linear Computational Complexity for Waveform Analysis in Amperometry“. Sensors 21, Nr. 9 (10.05.2021): 3276. http://dx.doi.org/10.3390/s21093276.
Der volle Inhalt der QuelleNgu, Huynh Cong Viet, und Keon Myung Lee. „Effective Conversion of a Convolutional Neural Network into a Spiking Neural Network for Image Recognition Tasks“. Applied Sciences 12, Nr. 11 (06.06.2022): 5749. http://dx.doi.org/10.3390/app12115749.
Der volle Inhalt der QuelleNgu, Huynh Cong Viet, und Keon Myung Lee. „Effective Conversion of a Convolutional Neural Network into a Spiking Neural Network for Image Recognition Tasks“. Applied Sciences 12, Nr. 11 (06.06.2022): 5749. http://dx.doi.org/10.3390/app12115749.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Zhanglu, Jun Zhou und Weng-Fai Wong. „Near Lossless Transfer Learning for Spiking Neural Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 12 (18.05.2021): 10577–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17265.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Youngeun, Yuhang Li, Hyoungseob Park, Yeshwanth Venkatesha, Anna Hambitzer und Priyadarshini Panda. „Exploring Temporal Information Dynamics in Spiking Neural Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 7 (26.06.2023): 8308–16. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26002.
Der volle Inhalt der QuelleMárquez-Vera, Carlos Antonio, Zaineb Yakoub, Marco Antonio Márquez Vera und Alfian Ma'arif. „Spiking PID Control Applied in the Van de Vusse Reaction“. International Journal of Robotics and Control Systems 1, Nr. 4 (25.11.2021): 488–500. http://dx.doi.org/10.31763/ijrcs.v1i4.490.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Yujie, Lei Deng, Guoqi Li, Jun Zhu, Yuan Xie und Luping Shi. „Direct Training for Spiking Neural Networks: Faster, Larger, Better“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 1311–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011311.
Der volle Inhalt der QuelleLourenço, J., Q. R. Al-Taai, A. Al-Khalidi, E. Wasige und J. Figueiredo. „Resonant Tunnelling Diode – Photodetectors for spiking neural networks“. Journal of Physics: Conference Series 2407, Nr. 1 (01.12.2022): 012047. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2407/1/012047.
Der volle Inhalt der QuelleFu, Si-Yao, Guo-Sheng Yang und Xin-Kai Kuai. „A Spiking Neural Network Based Cortex-Like Mechanism and Application to Facial Expression Recognition“. Computational Intelligence and Neuroscience 2012 (2012): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2012/946589.
Der volle Inhalt der QuelleXiao, Chao, Jihua Chen und Lei Wang. „Optimal Mapping of Spiking Neural Network to Neuromorphic Hardware for Edge-AI“. Sensors 22, Nr. 19 (24.09.2022): 7248. http://dx.doi.org/10.3390/s22197248.
Der volle Inhalt der Quelle‘Atyka Nor Rashid, Fadilla, und Nor Surayahani Suriani. „Spiking neural network classification for spike train analysis of physiotherapy movements“. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 9, Nr. 1 (01.02.2020): 319–25. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v9i1.1868.
Der volle Inhalt der QuelleKheradpisheh, Saeed Reza, und Timothée Masquelier. „Temporal Backpropagation for Spiking Neural Networks with One Spike per Neuron“. International Journal of Neural Systems 30, Nr. 06 (28.05.2020): 2050027. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065720500276.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Hamid, Ali A., und HyungWon Kim. „Optimization of Spiking Neural Networks Based on Binary Streamed Rate Coding“. Electronics 9, Nr. 10 (29.09.2020): 1599. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9101599.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Xing, Chaojie Li, Haitao He, Zejun Pan und Chenxiao Lai. „Python-Based Circuit Design for Fundamental Building Blocks of Spiking Neural Network“. Electronics 12, Nr. 11 (23.05.2023): 2351. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112351.
Der volle Inhalt der QuelleKorsakov, Anton, Lyubov Astapova und Aleksandr Bakhshiev. „Application of a Compartmental Spiking Neuron Model with Structural Adaptation for Solving Classification Problems“. Informatics and Automation 21, Nr. 3 (13.05.2022): 493–520. http://dx.doi.org/10.15622/ia.21.3.2.
Der volle Inhalt der QuelleQiu, Xuerui, Rui-Jie Zhu, Yuhong Chou, Zhaorui Wang, Liang-Jian Deng und Guoqi Li. „Gated Attention Coding for Training High-Performance and Efficient Spiking Neural Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 1 (24.03.2024): 601–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27816.
Der volle Inhalt der QuelleSakthivadivel, Dalton A. R. „Formalizing the Use of the Activation Function in Neural Inference“. Complex Systems 31, Nr. 4 (15.12.2022): 433–49. http://dx.doi.org/10.25088/complexsystems.31.4.433.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jing, Xu Yang, Yimeng Zhu, Yunlin Lei, Jian Cai, Miao Wang, Ziyi Huan und Xialv Lin. „How Neuronal Noises Influence the Spiking Neural Networks’s Cognitive Learning Process: A Preliminary Study“. Brain Sciences 11, Nr. 2 (25.01.2021): 153. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci11020153.
Der volle Inhalt der QuelleKanazawa, Yusuke, Tetsuya Asai und Yoshihito Amemiya. „Basic Circuit Design of a Neural Processor: Analog CMOS Implementation of Spiking Neurons and Dynamic Synapses“. Journal of Robotics and Mechatronics 15, Nr. 2 (20.04.2003): 208–18. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2003.p0208.
Der volle Inhalt der QuelleHandy, Gregory, und Alla Borisyuk. „Investigating the ability of astrocytes to drive neural network synchrony“. PLOS Computational Biology 19, Nr. 8 (09.08.2023): e1011290. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011290.
Der volle Inhalt der QuelleSaemaldahr, Raghdah, und Mohammad Ilyas. „Patient-Specific Preictal Pattern-Aware Epileptic Seizure Prediction with Federated Learning“. Sensors 23, Nr. 14 (21.07.2023): 6578. http://dx.doi.org/10.3390/s23146578.
Der volle Inhalt der QuelleO’Donnell, Cian, J. Tiago Gonçalves, Nick Whiteley, Carlos Portera-Cailliau und Terrence J. Sejnowski. „The Population Tracking Model: A Simple, Scalable Statistical Model for Neural Population Data“. Neural Computation 29, Nr. 1 (Januar 2017): 50–93. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00910.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jiang, Ruixue Han, Xilei Wei, Yingmei Qin, Haitao Yu und Bin Deng. „Weak signal detection and propagation in diluted feed-forward neural network with recurrent excitation and inhibition“. International Journal of Modern Physics B 30, Nr. 02 (20.01.2016): 1550253. http://dx.doi.org/10.1142/s0217979215502537.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Duowei, Jianping Wu und Depin Peng. „Online Traffic Accident Spatial-Temporal Post-Impact Prediction Model on Highways Based on Spiking Neural Networks“. Journal of Advanced Transportation 2021 (02.12.2021): 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9290921.
Der volle Inhalt der QuelleHarel, Yuval, und Ron Meir. „Optimal Multivariate Tuning with Neuron-Level and Population-Level Energy Constraints“. Neural Computation 32, Nr. 4 (April 2020): 794–828. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01267.
Der volle Inhalt der QuelleKleijnen, Robert, Markus Robens, Michael Schiek und Stefan van Waasen. „A Network Simulator for the Estimation of Bandwidth Load and Latency Created by Heterogeneous Spiking Neural Networks on Neuromorphic Computing Communication Networks“. Journal of Low Power Electronics and Applications 12, Nr. 2 (21.04.2022): 23. http://dx.doi.org/10.3390/jlpea12020023.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yihao, Danqing Wu, Yu Wang, Xianwu Hu, Zizhao Ma, Jiayun Feng und Yufeng Xie. „A Low-Cost Hardware-Friendly Spiking Neural Network Based on Binary MRAM Synapses, Accelerated Using In-Memory Computing“. Electronics 10, Nr. 19 (08.10.2021): 2441. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10192441.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ruizhi, und Ling Li. „Analyzing and Accelerating the Bottlenecks of Training Deep SNNs With Backpropagation“. Neural Computation 32, Nr. 12 (Dezember 2020): 2557–600. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01319.
Der volle Inhalt der QuelleQiu, Xiaorong, Ye Xu, Yingzhong Shi, S. Kannadhasan Deepa und S. Balakumar. „Maximum Entropy Principle Based on Bank Customer Account Validation Using the Spark Method“. Journal of Computer Networks and Communications 2023 (31.12.2023): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2023/8840168.
Der volle Inhalt der QuelleMorita, Kenta, Haruhiko Takase, Naoki Morita, Hiroharu Kawanak und Hidehiko Kita. „Spiking Neural Network to Extract Frequent Words from Japanese Speech Data“. Procedia Computer Science 159 (2019): 363–71. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.191.
Der volle Inhalt der QuelleFadhil, Muthna Jasim, Maitham Ali Naji und Ghalib Ahmed Salman. „Transceiver error reduction by design prototype system based on neural network analysis method“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 18, Nr. 3 (01.06.2020): 1244. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v18.i3.pp1244-1251.
Der volle Inhalt der QuelleNaudin, Loïs. „Biological emergent properties in non-spiking neural networks“. AIMS Mathematics 7, Nr. 10 (2022): 19415–39. http://dx.doi.org/10.3934/math.20221066.
Der volle Inhalt der QuelleGrimaldi, Antoine, Amélie Gruel, Camille Besnainou, Jean-Nicolas Jérémie, Jean Martinet und Laurent U. Perrinet. „Precise Spiking Motifs in Neurobiological and Neuromorphic Data“. Brain Sciences 13, Nr. 1 (29.12.2022): 68. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13010068.
Der volle Inhalt der QuelleLong, Yun. „Design and Evaluation of English Vocabulary Learning Aids Based on Word Vector Modelling“. Journal of Electrical Systems 20, Nr. 6s (29.04.2024): 1763–74. http://dx.doi.org/10.52783/jes.3094.
Der volle Inhalt der QuelleHayat, Hanna, Amit Marmelshtein, Aaron J. Krom, Yaniv Sela, Ariel Tankus, Ido Strauss, Firas Fahoum, Itzhak Fried und Yuval Nir. „Reduced neural feedback signaling despite robust neuron and gamma auditory responses during human sleep“. Nature Neuroscience 25, Nr. 7 (Juli 2022): 935–43. http://dx.doi.org/10.1038/s41593-022-01107-4.
Der volle Inhalt der QuellePattusamy, Murugan, und Lakshmi Kanth. „Classification of Tweets Into Facts and Opinions Using Recurrent Neural Networks“. International Journal of Technology and Human Interaction 19, Nr. 1 (10.03.2023): 1–14. http://dx.doi.org/10.4018/ijthi.319358.
Der volle Inhalt der QuelleHatsopoulos, N. G., M. Burrows und G. Laurent. „Hysteresis reduction in proprioception using presynaptic shunting inhibition“. Journal of Neurophysiology 73, Nr. 3 (01.03.1995): 1031–42. http://dx.doi.org/10.1152/jn.1995.73.3.1031.
Der volle Inhalt der QuelleLarsson, J. P., Fátima Vera Constán, Núria Sebastián-Gallés und Gustavo Deco. „Lexical Plasticity in Early Bilinguals Does Not Alter Phoneme Categories: I. Neurodynamical Modeling“. Journal of Cognitive Neuroscience 20, Nr. 1 (Januar 2008): 76–94. http://dx.doi.org/10.1162/jocn.2008.20004.
Der volle Inhalt der QuelleSkinner, T. L., und B. Peretz. „Age sensitivity of osmoregulation and of its neural correlates in Aplysia“. American Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology 256, Nr. 4 (01.04.1989): R989—R996. http://dx.doi.org/10.1152/ajpregu.1989.256.4.r989.
Der volle Inhalt der QuelleWoo, Dae-Seong, Hyun-Do Choi, Hong-Uk Jin, Jae-Kyeong Kim, Tae-Hun Shim und Jea-Gun Park. „Multi-Bit Self-Rectifying Synaptic Memristor Having Tri-Layer Structure for Quantization Aware Training of Quantized Neural Network“. ECS Meeting Abstracts MA2023-02, Nr. 30 (22.12.2023): 1560. http://dx.doi.org/10.1149/ma2023-02301560mtgabs.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Albert K., und Matthew A. Wilson. „A Combinatorial Method for Analyzing Sequential Firing Patterns Involving an Arbitrary Number of Neurons Based on Relative Time Order“. Journal of Neurophysiology 92, Nr. 4 (Oktober 2004): 2555–73. http://dx.doi.org/10.1152/jn.01030.2003.
Der volle Inhalt der QuelleUusitalo, R. O., M. Juusola und M. Weckstrom. „Graded responses and spiking properties of identified first-order visual interneurons of the fly compound eye“. Journal of Neurophysiology 73, Nr. 5 (01.05.1995): 1782–92. http://dx.doi.org/10.1152/jn.1995.73.5.1782.
Der volle Inhalt der QuelleBarrio, L. C., A. Araque und W. Buno. „Participation of voltage-gated conductances on the response succeeding inhibitory synaptic potentials in the crayfish slowly adapting stretch receptor neuron“. Journal of Neurophysiology 72, Nr. 3 (01.09.1994): 1140–51. http://dx.doi.org/10.1152/jn.1994.72.3.1140.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Yulong, Haoming Chu, Yi Jin, Yuxiang Huan, Zhuo Zou und Lirong Zheng. „Backpropagation With Sparsity Regularization for Spiking Neural Network Learning“. Frontiers in Neuroscience 16 (14.04.2022). http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2022.760298.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Yufei, Xuhui Huang und Zhe Ma. „Direct learning-based deep spiking neural networks: a review“. Frontiers in Neuroscience 17 (16.06.2023). http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2023.1209795.
Der volle Inhalt der QuellePoliti, Antonio, und Alessandro Torcini. „A robust balancing mechanism for spiking neural networks“. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 34, Nr. 4 (01.04.2024). http://dx.doi.org/10.1063/5.0199298.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jing. „Training multi-layer spiking neural networks with plastic synaptic weights and delays“. Frontiers in Neuroscience 17 (24.01.2024). http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2023.1253830.
Der volle Inhalt der QuellePandey, Shagun. „Advancements in Gas Recognition Techniques for Electronic Nose Systems: A Comparative Review of Classical Methods and Spiking Neural Networks“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 07, Nr. 07 (22.07.2023). http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem24791.
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