Technical report: supervised training of convolutional spiking neural networks with PyTorch
Archive ouverte
| Zimmer, Romain | CCSD
Recently, it has been shown that spiking neural networks (SNNs) can be trained efficiently, in a supervised manner, using backpropagation through time. Indeed, the most commonly used spiking neuron model, the leaky integrate-and-f...
Learning to recognize objects using waves of spikes and Spike Timing-Dependent Plasticity
Archive ouverte
| Masquelier, Timothée | CCSD
International audience.
This paper focuses on feedforward spiking neuron models of the visual cortex. Essentially, we show that a combination of a temporal coding scheme where the most strongly activated neurons fir...
Optical flow estimation from event-based cameras and spiking neural networks
Archive ouverte
| Cuadrado, Javier | CCSD
International audience.
Event-based cameras are raising interest within the computer vision community. These sensors operate with asynchronous pixels, emitting events, or “spikes”, when the luminance change at a giv...
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