Titre :

Convolutional Spiking Neural Network Simulator (CSNN)

Auteur(s) :

Falez, Pierre [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Tirilly, Pierre [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Bilasco, Ioan Marius [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Devienne, Philippe [Auteur]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Boulet, Pierre [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille

Mot(s)-clé(s) en anglais :

feature learning
unsupervised learning
spiking neural networks
spike-timing dependent plasticity
auto-encoders
image recognition

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Informatique [cs]/Réseau de neurones [cs.NE]

Résumé en anglais : [en]

A simulator dedicated to run multi-layered spiking neural network in C++ . This tool is designed to optimize the time simulation of such architectures on CPU, by providing SIMD implementation of spiking convolution and ...
Lire la suite >A simulator dedicated to run multi-layered spiking neural network in C++ . This tool is designed to optimize the time simulation of such architectures on CPU, by providing SIMD implementation of spiking convolution and pooling layer. Moreover, every experimentation configuration is automatically saved in a file, which helps to keep a track of previous results, and allows to easily reload past experimentation.Lire moins >

Langue :

Anglais

Collections :

• Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL