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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,781 - 1,785 (5page)
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Recent research has highlighted the prominence of cerebellum-inspired spiking neural network models for adaptive motor control. In this paper, we aim to boost the performance of such models through the implementation of local coding and structured connectivity in the input layer. This approach allows the model to clearly distinguish sensory input, enabling fast convergence to high training accuracy. This model demonstrates a normalized mean absolute error (MAE) of below 0.093 in function approximation tasks such as vestibulo-ocular reflex (VOR) and white noise reconstruction. The experimental results suggest that local coding with structured connectivity is suitable for the implementation of input layer in cerebellum-inspired spiking neural network.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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