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Lorenz attractor

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  1. RESEARCH · CL_117152 ·

    新型统一复值神经网络整合连续和事件驱动学习

    研究人员开发了一种新颖的统一复值神经网络(UCNN),它整合了连续值表示和事件驱动的时间处理。该新模型基于统一复值神经元(UCN),使用幅度编码信号强度,并使用相位控制时间演化和脉冲发射。UCNN框架支持通过反向传播和反向传播随时间进行训练,并提供了一种事件驱动的自适应相位学习规则,作为一种计算效率更高的替代方案。在目标跟踪和洛伦兹吸引子学习中的评估表明,UCNN在保持稀疏、事件驱动的计算(适用于神经形态和边缘AI应用)的同时,能够实…