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Conduction Delay Learning Model for Unsupervised and Supervised Classification of Spatio-Temporal Spike Patterns

机译：时空穗模式无监督和监督分类的传导延迟学习模型

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Takashi Matsubara;
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年度 2017
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1. Conduction Delay Learning Model for Unsupervised and Supervised Classification of Spatio-Temporal Spike Patterns [J] . Takashi Matsubara Frontiers in Computational Neuroscience . 2017,第3期

机译：时空穗模式的无监督和有监督分类的传导延迟学习模型
2. An Unsupervised Approach to Learning and Early Detection of Spatio-Temporal Patterns Using Spiking Neural Networks [J] . Rekabdar Banafsheh, Nicolescu Monica, Kelley Richard, Journal of Intelligent & Robotic Systems: Theory & Application . 2015,第Suppla期

机译：使用尖峰神经网络的时空模式学习和早期检测的无监督方法
3. Evolving spiking neural networks for personalised modelling, classification and prediction of spatio-temporal patterns with a case study on stroke [J] . Nikola Kasabov, Valery Feigin, Zeng-Guang Hou, Neurocomputing . 2014,第juna25期

机译：不断发展的尖峰神经网络，用于个性化建模，时空模式的分类和预测（以中风为例）
4. Spike timing-dependent conduction delay learning model classifying spatio-temporal spike patterns [C] . Takashi Matsubara International Joint Conference on Neural Networks . 2017

机译：穗时间相关的传导延迟学习模型对时空穗模式进行分类
5. An Unsupervised Spike Timing Method for Learning Spatio-temporal Patterns. [D] . Rekabdar, Banafsheh. 2015

机译：一种用于学习时空模式的无监督峰值计时方法。
6. Conduction Delay Learning Model for Unsupervised and Supervised Classification of Spatio-Temporal Spike Patterns [O] . Takashi Matsubara 2017

机译：时空穗模式无监督和有监督分类的传导延迟学习模型
7. Wide learning: Using an ensemble of biologically-plausible spiking neural networks for unsupervised parallel classification of spatio-temporal patterns [O] . Katarzyna Kozdon, Peter Bentley 2017

机译：广泛的学习：利用生物合理的尖峰神经网络的集合，以便无监督的时空模式分类

Conduction Delay Learning Model for Unsupervised and Supervised Classification of Spatio-Temporal Spike Patterns

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