生物学的にインスピレーションを得たスパイクニューラルネットワークをゼロから構築し、加算を行うために%5の精度で学習しました:) バックプロパゲーションや人為的な損失関数はなく、スパイク、シナプス、ドーパミンのような報酬シグナルがあるだけです。 STDP > の「スパイクタイミング依存可塑性」と調整された報酬を使用します これはとても楽しいので、より正確に学習できるように努めます。また、すべての可動部品がどのように組み合わされているかをよりよく理解する必要があります コメント内のソースコードへのリンクには、詳細なreadmeと、それがどのように機能するかを説明するアニメーション付きのhtmlがあります