pytorch-spiking 0.1.0

PyTorchSpiking公司

PyTorchSpiking提供了训练和运行spiking神经网络的工具 直接在Pythorch框架内。主要特点是 pytorch_spiking.SpikingActivation，可用于转换 任何激活函数都变成了一个尖峰等价物。例如，我们可以翻译 非尖峰模型，例如

torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(5,10),torch.nn.ReLU(),)

与峰值等效：

^{pr2}$

具有峰值激活层的模型可以用与 任何其他的Pythorch模型。他们会自动利用PyTorchSpiking的 “扣球意识训练”：利用扣球动作在前传和 反传时的非尖峰（可微）激活函数。在

PyTorchSpiking还包括各种工具来帮助训练尖峰模型， 例如filtering layers。在

如果你对建立和优化尖峰神经元模型感兴趣，你也可以 对NengoDL感兴趣。看到了吗 this page表示 比较这两个包支持的不同用例。在

文档

查看documentation的

• Installation instructions
• More detailed example introducing the features of PyTorchSpiking
• API reference