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SpikingFlow 是一个基于 PyTorch 的脉冲神经网络(Spiking Neuron Network, SNN)框架。

安装

注意,SpikingFlow是基于PyTorch的,需要确保环境中已经安装了PyTorch,才能安装SpikingFlow。

推荐从GitHub下载源代码,因为pip上的版本通常更新慢,bug可能比较多。

从pip安装:

pip install SpikingFlow

或者对于开发者,下载源代码,进行代码补充、修改和测试:

git clone https://github.com/fangwei123456/SpikingFlow.git

快速上手教程

SpikingFlow.softbp 使用时间驱动仿真SNN,使用反向传播、梯度下降来学习。

SpikingFlow.event_driven 是使用事件驱动仿真SNN,使用反向传播、梯度下降来学习。

而其他的 SpikingFlow.* 是使用事件驱动仿真SNN,使用生物可解释性的方法(例如STDP)来学习。

因此,SpikingFlow.softbpSpikingFlow.event_driven 以及其他的 SpikingFlow.* 包,三者是平行关系,互不交叉。例如使用者对 SpikingFlow.softbp 感兴趣,他只需要阅读 SpikingFlow.softbp 相关的教程或源代码就可以上手。

模块文档

项目信息

SpikingFlow由北京大学信息科学技术学院数字媒体所媒体学习组 Multimedia Learning Group 开发。

SpikingFlow目前还在起步阶段,因此许多功能还不够完善。