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【2h】

The Heidelberg Spiking Data Sets for the Systematic Evaluation of Spiking Neural Networks

机译：Heidelberg Spiking数据集，用于系统评估尖刺神经网络

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作者
Benjamin Cramer; Yannik Stradmann; Johannes Schemmel; Friedemann Zenke;
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年度 2020
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1. Surrogate Gradient Learning in Spiking Neural Networks: Bringing the Power of Gradient-Based Optimization to Spiking Neural Networks [J] . Neftci Emre O., Mostafa Hesham, Zenke Friedemann IEEE Signal Processing Magazine . 2019,第6期

机译：尖峰神经网络中的替代梯度学习：将基于梯度的优化功能带给尖峰神经网络
2. Biological Neural Network Structure and Spike Activity Prediction Based on Multi-Neuron Spike Train Data [J] . Tielin Zhang, Yi Zeng, Bo Xu International Journal of Intelligence Science . 2015,第2期

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3. Modulation of a decision-making process by spatiotemporal spike patterns decoding: evidence from spike-train metrics analysis and spiking neural network modeling [J] . Laureline Logiaco, René Quilodran, Wulfram Gerstner, BMC Neuroscience . 2013,第SUPPLEMENTa1期

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4. Data Clustering Via Spiking Neural Networks Through Spike Timing-Dependent Plasticity [C] . Xiaoli Tao, Howard E. Michel International Conference on Artificial Intelligence(IC-AI'04) vol.1; 20040621-24; Las Vegas,NV(US) . 2004

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5. Models of EEG data mining and classification in temporal lobe epilepsy: Wavelet-chaos-neural network methodology and spiking neural networks. [D] . Ghosh Dastidar, Samanwoy. 2007

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