Tôi đã xây dựng một mạng nơ-ron nhấp nháy được lấy cảm hứng từ sinh học từ đầu và nó đã học với độ chính xác %5 để thực hiện phép cộng :) Không có backpropagation, không có hàm mất mát nhân tạo - chỉ có các xung, synapse và tín hiệu thưởng giống như dopamine. Nó sử dụng STDP -> "Spike-Timing-Dependent Plasticity" với phần thưởng được điều chỉnh Điều này thật thú vị và tôi sẽ cố gắng để nó học với độ chính xác tốt hơn. Tôi cũng cần hiểu rõ hơn cách tất cả các phần chuyển động kết hợp với nhau Liên kết đến mã nguồn trong bình luận có một tài liệu chi tiết và html với các hoạt ảnh giải thích cách mọi thứ hoạt động