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La red neuronal de picos desde cero logra una precisión del 8%. sin retropropagación ni SGD
Creé un optimizador de hiperparámetros genéticos y ahora, en promedio, puede obtener un 8% de precisión, que es ~ 3% por encima de la probabilidad
Enlace al código fuente con un video detallado y explicaciones de rebajas en el comentario
También suele comenzar por debajo del 5% y mejora lentamente y luego eventualmente puede comenzar a caer por debajo del 5%, todo lo cual me lleva a creer que hay destellos de aprendizaje. a veces se mantiene estable alrededor del 7-8-9% durante mucho tiempo
no hay retropropagación ni SGD. aprende a través de STDP (plasticidad dependiente de la sincronización de picos) y un mecanismo de recompensa
Cada ejemplo se presenta n muchas veces (500 en este caso) lo que produce un tren de picos que conduce a la lista de elegibilidad, al final de un turno en función de si la respuesta fue correcta o no, ajustamos los pesos usando la recompensa como multiplicador
El tiempo de pico realiza un seguimiento de la secuencia de disparos de neuronas y cuáles tenían más probabilidades de conducir a la respuesta correcta
déjame saber lo que piensas
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