Yin-Yang 数据集
人工智能
2022-01-05 v2 神经与进化计算
神经元与认知
摘要
Yin-Yang 数据集是为研究脉冲神经网络中生物学上合理的误差反向传播与深度学习而开发的。它作为经典深度学习数据集的替代方案，尤其适用于网络模型与硬件平台的早期原型设计场景，并具有若干优势。首先，它规模更小因而学习更快，更适合软件仿真与硬件原型中的小规模探索性研究。其次，其在浅层与深层神经网络可达成准确率之间表现出非常清晰的差距。第三，它易于在时空输入域之间迁移，使其对不同类型的分类场景具有吸引力。
引用
@article{arxiv.2102.08211,
title = {The Yin-Yang dataset},
author = {Laura Kriener and Julian Göltz and Mihai A. Petrovici},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.08211},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 4 figures, 2 tables