Rede Neural Espinhosa do zero alcança 8% de precisão. sem retropropagação ou SGD Criei um otimizador genético de hiperparâmetros e agora, em média, consigo 8% de precisão, o que é ~3% acima da chance Link para o código-fonte com um vídeo detalhado e explicações em markdown nos comentários também geralmente começa abaixo de 5% e melhora lentamente, depois eventualmente pode começar a cair abaixo de 5%, tudo isso me leva a acreditar que há indícios de aprendizado ocorrendo. às vezes fica estável em torno de 7-8-9% por um longo tempo não há retropropagação ou SGD. aprende via STDP (plasticidade dependente do tempo de pico) e um mecanismo de recompensa each exemplo é apresentado muitas vezes (500 neste caso) o que produz um trem de picos que leva a uma lista de elegibilidade, no final de uma rodada, com base em se a resposta estava correta ou não, ajustamos os pesos usando a recompensa como um multiplicador o tempo de pico mantém o controle da sequência de disparos de neurônios e quais deles eram mais propensos a levar à resposta correta deixe-me saber o que você acha