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【2h】

A neuromorphic implementation of multiple spike-timing synaptic plasticity rules for large-scale neural networks

机译：用于大规模神经网络的多个尖峰定时突触可塑性规则的神经形态实现

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作者
Runchun Mark Wang; Tara Julia Hamilton; Jonathan eTapson; André evan Schaik;
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作者单位

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年度 2015
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1. A neuromorphic implementation of multiple spike-timing synaptic plasticity rules for large-scale neural networks [J] . Runchun M. Wang, Tara J. Hamilton, Jonathan C. Tapson, Frontiers in Neuroscience . 2015,第2009期

机译：大型神经网络的多个尖峰定时突触可塑性规则的神经形态实现
2. LEGION-based image segmentation by means of spiking neural networks using normalized synaptic weights implemented on a compact scalable neuromorphic architecture [J] . Sanchez Giovanny, Madrenas Jordi, Cosp-Vilella Jordi Neurocomputing . 2019,第AUGa4期

机译：基于尖峰神经网络的LEGION图像分割，使用紧凑型可扩展神经形态架构上实现的标准化突触权重
3. LEGION-based image segmentation by means of spiking neural networks using normalized synaptic weights implemented on a compact scalable neuromorphic architecture [J] . Sanchez Giovanny, Madrenas Jordi, Cosp-Vilella Jordi Neurocomputing . 2019,第Auga4期

机译：基于军团的图像分割，通过使用正规化的突触重量在紧凑的可伸缩神经形状架构上实现的标准化突触重量
4. Simplified Spike-timing Dependent Plasticity Learning Rule of Spiking Neural Networks for Unsupervised Clustering [C] . Hongyu Sun, Xining Cui, Yinjing Guo, IEEE Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference . 2019

机译：用于无监督聚类的尖峰神经网络的简化的基于尖峰时序的可塑性学习规则
5. The Role of Short-Term Synaptic Plasticity in Neural Network Spiking Dynamics and in the Learning of Multiple Distal Rewards. [D] . O'Brien, Michael John. 2013

机译：短期突触可塑性在神经网络突增动力学和多重远距学习中的作用。
6. A neuromorphic implementation of multiple spike-timing synaptic plasticity rules for large-scale neural networks [O] . Runchun M. Wang, Tara J. Hamilton, Jonathan C. Tapson, 2015

机译：大型神经网络的多个尖峰定时突触可塑性规则的神经形态实现
7. A neuromorphic implementation of multiple spike-timing synaptic plasticity rules for large-scale neural networks [O] . Runchun M. Wang, Tara J. Hamilton, Jonathan C. Tapson, 2015

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A neuromorphic implementation of multiple spike-timing synaptic plasticity rules for large-scale neural networks

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