Plans of Special Research and Special Seminar
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開始行:
[[Yohei Shimmyo]]
''DONE!!!''
** submitted version [#m1cb04d3]
&ref(1-3-d04_SpecialResearchPlanYSHIMMYO.docx);
** Todo [#y9f1b447]
- 研究計画書（もどき）をつくる
-- SNN Quadcopter Control
-- SNN Regression
- Contents
-- 背景
-- 問題
-- 手法案
-- 実験・評価方法案
** Keywords [#j46cc04e]
- 大目標は画像を入力して走るrobot car
- どこがよくなるのか
- 消費電力
- Neuromorphic Processor
- 特性の静的解析 ANNの方法がSNNに使えないか
- Training
- 実装 or 応用
- Architecture or Training or ?
- 着眼を制限
- システムが動くアプリケーション
** Training [#f278b5a9]
- BP-STDPでregressionを解くには解空間と計算量が膨大になる
-- classificationはlabelに対して常にspike, no spikeだけなのでtavanaei2019のように節約できる (event-driven)
- regressionは、入力に対してO(NM^2)のスパイク列、正解ラベルは一つではない
-- Spike列の連続（隣接）性を考えるデータ構造
-- 周波数で逆伝播 (bio-inplausible)
- reward-based SNN に比べて良いところ？
終了行:
[[Yohei Shimmyo]]
''DONE!!!''
** submitted version [#m1cb04d3]
&ref(1-3-d04_SpecialResearchPlanYSHIMMYO.docx);
** Todo [#y9f1b447]
- 研究計画書（もどき）をつくる
-- SNN Quadcopter Control
-- SNN Regression
- Contents
-- 背景
-- 問題
-- 手法案
-- 実験・評価方法案
** Keywords [#j46cc04e]
- 大目標は画像を入力して走るrobot car
- どこがよくなるのか
- 消費電力
- Neuromorphic Processor
- 特性の静的解析 ANNの方法がSNNに使えないか
- Training
- 実装 or 応用
- Architecture or Training or ?
- 着眼を制限
- システムが動くアプリケーション
** Training [#f278b5a9]
- BP-STDPでregressionを解くには解空間と計算量が膨大になる
-- classificationはlabelに対して常にspike, no spikeだけなのでtavanaei2019のように節約できる (event-driven)
- regressionは、入力に対してO(NM^2)のスパイク列、正解ラベルは一つではない
-- Spike列の連続（隣接）性を考えるデータ構造
-- 周波数で逆伝播 (bio-inplausible)
- reward-based SNN に比べて良いところ？
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