【文件属性】：
文件名称：eligibility_propagation
文件大小：150KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-17 23:35:25
Python
E-prop：代码存储库
这是e-prop论文[1]的作者提供的官方e-prop信息库。 该存储库分为三个子文件夹，每个子文件夹提供用于复制纸张不同图形的代码，并包含自己的README.md ，其中包含更多特定信息。
另外两个脚本numerical_verification_...py提供了与论文相关的数字验证。 脚本头中提供了更多信息。
[1]一种针对加标神经元递归网络的学习困境的解决方案G Bellec *，F Scherr *，A Subramoney，E Hajek，Darjan Salaj，R Legenstein，W Maass
概述
numerical_verification_eprop_factorization_vs_BPTT.py ：此脚本以数字方式验证论文的方程式（1）。 它在数值上比较了通过BPTT和自差计算得到的损耗梯度与通过等式（1）计算出的梯度，即通
【文件预览】：
eligibility_propagation-master
----.gitignore(1KB)
----numerical_verification_eprop_hardcoded_vs_autodiff.py(7KB)
----LICENSE(2KB)
----numerical_verification_eprop_factorization_vs_BPTT.py(6KB)
----README.md(3KB)
----Figure_3_and_S7_e_prop_tutorials()
--------requirements.txt(2KB)
--------tutorial_evidence_accumulation_with_alif.py(18KB)
--------tutorial_pattern_generation.py(13KB)
--------models.py(19KB)
--------README.md(2KB)
--------figures()
--------tools.py(10KB)
----Figure_4_and_5_ATARI()
--------conda_requirements.yml(2KB)
--------alif_eligibility_propagation.py(6KB)
--------requirements.txt(274B)
--------compile.py(740B)
--------README.md(2KB)
--------spiking_agent.py(16KB)
--------util.py(1KB)
--------aleop.py(618B)
--------main.py(42KB)
--------environments.py(3KB)
--------plot_tools.py(5KB)
--------roms()
--------rl_tools.py(4KB)
--------ale.cc(6KB)
----Figure_2_TIMIT()
--------alif_eligibility_propagation.py(10KB)
--------requirements.txt(2KB)
--------timit_processing.py(17KB)
--------solve_timit_with_ctc_in_tensorflow.py(22KB)
--------lstm_eprop_model.py(4KB)
--------solve_timit_with_framewise_lsnn.py(27KB)
--------README.md(3KB)
--------toolbox()
--------tools.py(15KB)
--------solve_timit_with_framewise_lstm.py(12KB)