Learning spike time codes through supervised and unsupervised structural plasticity
Large-scale spiking neural networks (SNN) are typically implemented on the chip by using mixed analog-digital circuits. While the models of the network components (neurons, synapses, and dendrites) are implemented by analog VLSI techniques, the connectivity information of the network is stored in an...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/67327 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |