Publication

Reinforcement Learning Using a Continuous Time Actor-Critic Framework with Spiking Neurons

Publications associées (50)

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Connectez-vous pour utiliser Chat avec Graph Search

Reinforcement Learning Using a Continuous Time Actor-Critic Framework with Spiking Neurons

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Mesoscopic population equations for spiking neural networks with synaptic short-term plasticity

Neural Correlates of Reinforcement Learning: eligibility trace, reward prediction error, novelty and surprise

Robust Reinforcement Learning via Adversarial training with Langevin Dynamics

Biologically plausible deep learning – but how far can we go with shallow networks?

AdaptHD: Adaptive Efficient Training for Brain-Inspired Hyperdimensional Computing

Unsupervised Learning of Phase-Change-Based Neuromorphic Systems

Predicting non-linear dynamics by stable local learning in a recurrent spiking neural network

Neuromorphic System with Phase-Change Synapses for Pattern Learning and Feature Extraction

Continuous attractor working memory and provenance of channel models

Prospective Coding by Spiking Neurons