遗产教程 ======================================= 本教程作者： `fangwei123456 `_ 由于开发者精力有限，有一些教程并未随着SpikingJelly的代码更新而同步更新，还有一些教程被精简合并进了新版教程。\ 下面列出一些可能对读者有帮助的老版教程。 `Activation-based` 的设计来源 -------------------------------------------- 在早期的框架中，`Activation-based` 被称之为 `Clock-driven`，下面是相关的教程： `时间驱动 `_ 编码器 -------------------------------------------- 新版框架还没有来得及进行更新，可以先查看老版本的教程： `时间驱动：编码器 `_ ANN转换SNN -------------------------------------------- 新版框架还没有来得及进行更新，可以先查看老版本的教程： `ANN转换SNN `_ SNN在其他任务的应用 -------------------------------------------- `强化学习DQN `_ `强化学习A2C `_ `强化学习PPO `_ `利用Spiking LSTM实现基于文本的姓氏分类任务 `_ 步进模式的设计来源 -------------------------------------------- `传播模式 `_ CUPY后端的设计来源 -------------------------------------------- `使用CUDA增强的神经元与逐层传播进行加速 `_ 诚待英才 -------------------------------------------- 我们非常欢迎有余力的读者，将这些教程更新到与框架的master版本匹配，并提交Pull Request到master版本中。遗产教程可在Github仓库的`docs/source/legacy_tutorials `_路径下找到。