机译:具有时变延迟,连接重量和冲动的全球离散时间高阶COHEN-GROSSBERG神经网络的全球指数稳定性
机译:基于△∑调制的具有GHA学习规则的脉冲神经元的硬件实现,脉冲神经元,硬件实现
机译:基于△Σ调制,脉冲神经元,硬件实现,具有GHA学习规则的脉冲神经元的硬件实现
机译:脉冲神经元模型学习的监督学习规则和延迟时间
机译:延迟脉冲离子提取MALDI线性飞行时间的质谱法
机译:STDP学习规则的LTD窗口和具有较大传输延迟的突触连接可在背景噪声中实现强大的序列学习
机译:图3:(a)学习100,000模式后的连接数量,并在每个神经元的不同总重量应用突触缩放规则,对于0.01的图案密度,初始连接为1.0,0.6和0.4,具有和无限度; (b)来自(a)的相同情景的可检索模式的数量; (C-D)与(A-B)相同,但密度为0.05。