研究者提出社区循环脉冲神经网络CoRe SNNs
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研究者提出社区循环脉冲神经网络CoRe SNNs
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AI 综述
Vikram Ramavarapu等作者提出社区循环脉冲神经网络（CoRe SNNs），把循环脉冲网络划分为角色固定的社区，脉冲活动表现为社区间游走，动作由游走抵达的社区决定。作者称，该网络的全部学习都采用局部三因子规则，并配套提出Map-STDP学习规则。 目前公开信息只有作者在论文中的这一设计说明，尚无实验验证或性能对比结果。
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最新进展11月11日 13:00
CoRe SNNs：脉冲神经网络强化学习中的循环模块化结构报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AICoRe SNNs：脉冲神经网络强化学习中的循环模块化结构
研究者提出 Community Recurrent SNNs（CoRe SNNs），将循环脉冲网络划分为固定角色的社区，脉冲活动表现为社区间游走、动作由游走抵达的社区决定，全部学习为局部三因子规则。
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