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社区首页 >问答首页 >TensorFlow能支持尖峰神经元吗?

TensorFlow能支持尖峰神经元吗?
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Stack Overflow用户
提问于 2017-01-16 07:34:32
回答 2查看 4.1K关注 0票数 4

我四处寻找教程/文章/例子/.在TensorFlow中使用尖峰神经元(例如SRM/Spike反应模型),但我什么也找不到。

有可能在TensorFlow中模拟这些模型吗?

TensorFlow能模拟出具体依赖时间的模型吗?

是否有任何插件/扩展名/数据文件可以添加此功能?

支持GPU吗?

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2017-01-16 08:44:56

是的,tensorflow可以实现尖峰神经元模型。它是一个通用的计算框架。

是否有可用的实现:我不这样认为,但我有一个朋友谁对这个项目感兴趣。

许多/大多数tensorflow操作都支持GPU。您必须检查文档,以确定哪些文档不受支持。

票数 3
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Stack Overflow用户

发布于 2018-07-27 01:19:55

正如Steven所指出的,Tensorflow是一个计算框架,因此允许实现任何算法。

Tensorflow与其他计算框架(如Matlab或numpy/scipy )之间的主要区别是,它依赖于计算图:您不直接执行操作,而是构建一个操作图,稍后在会话中进行评估。

我也对尖峰神经元和Tensorflow感兴趣,并发现了这个问题。作为joti,我在Tensorflow (链接到我的博客文章)中实现了相同的Matlab练习

例如,假设您提供u、v和i,这里有两个定义膜和恢复因子增量的操作:

代码语言:javascript
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n = 10
SPIKING_THRESHOLD = 35.0

v = tf.placeholder(tf.float32, shape=[n])
u = tf.placeholder(tf.float32, shape=[n])
i = tf.placeholder(tf.float32)

# Evaluate which neurons have reached the spiking threshold
has_fired_op = tf.greater_equal(v, tf.constant(SPIKING_THRESHOLD, shape=v.shape))

# Evaluate membrane potential increment for the considered time interval
# dv = 0 if the neuron fired, dv = 0.04v*v + 5v + 140 + I -u otherwise
dv_op = tf.where(has_fired_op,
                 tf.zeros(v.shape),
                 tf.subtract(tf.add_n([tf.multiply(tf.square(v), 0.04),
                                       tf.multiply(v, 5.0),
                                       tf.constant(140.0, shape=v.shape),
                                       i]),
                             self.u))

# Evaluate membrane recovery decrement for the considered time interval
# du = 0 if the neuron fired, du = a*(b*v -u) otherwise
du_op = tf.where(has_fired_op,
                 tf.zeros([v.shape]),
                 tf.multiply(A, tf.subtract(tf.multiply(B, v), u)))

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with tf.Session() as sess:

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    feed = {u: np.full((n), -13.0), v: np.full((n), -65.0), i : 7.0}

    dv, du = sess.run([dv_op, du_op], feed_dict=feed)

请注意,这只是一个示例来说明Tensorflow是如何工作的,而不是对尖峰神经元的实际模拟:通常您希望基于突触输入来评估u和v(在这种情况下,占位符将是突触输入)。

票数 2
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/41679830

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