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PyTorch implementation of SLAYER for training Spiking Neural Networks
解決的問題
解決多層脈衝神經網路（SNN）訓練的挑戰，透過反向傳播實現突觸權重與軸突延遲參數的學習。
工作原理
這是 SLAYER（Spike Layer Error Reassignment in Time）框架的 PyTorch 版本。系統原生支援每層多個脈衝，並透過層間反向傳播誤差來優化網路參數。
適用對象
希望使用 PyTorch 與支援 CUDA 的 GPU 實作並訓練這些模型的研究人員與開發者。
主要亮點
- SLAYER 框架的 PyTorch 實作。
- 支援突觸權重與軸突延遲的共同學習。
- 原生支援每層多個脈衝。
- 包含多層感知機（MLP）與卷積神經網路（CNN）的範例實作。
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