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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 292 - 296 (5page)
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In this study, we conducted classification learning on the MNIST handwritten digit dataset using Convolutional Spiking Neural Networks (CSNN), which combines Spiking Neural Networks (SNN) with traditional Convolutional Neural Networks (CNN) used for image classification. The CSNN model was constructed by adding SNN layers to each layer of a two-layer CNN model and the fully connected (FC) layer. The experimental results showed that the highest accuracy was recorded when the number of accumulated spike operations, represented by the numstep value, was set to 500 (maximum). Additionally, the spiking neuron model demonstrated an accuracy of 99.27% when the β value, reflecting the accumulated value from the previous time step, was set to 0.3. When the k value, representing the slope of the sigmoid derivative function, was set to 5, an accuracy of 99.17% was achieved.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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