SNN

SNN 聚类算法实现，提供数据挖掘研究参考。

Matlab精度验证代码，基于事件的深度学习体系结构EDBN，使用仅100张图像来模拟人脑能量效率，进行SNN的训练。这项工作最初发表于“带有尖峰深层信念网络的实时分类和传感器融合”一书中，作者包括Peter O'Connor、Daniel Neil等。原始文件位于特征快速向量化实现，提供了完整算法的原型示例，方便学习和扩展。

蔡氏电路matlab仿真代码神经网络论文列表包括BindsNet、Brain2、SpykeTorch、北欧语、尖刺果冻、Nengo、PySNN、SNN_toolbox等。SNN对抗鲁棒性的研究包括ECCV 2020的“深尖刺神经网络的固有对抗鲁棒性：离散输入编码和非线性激活的影响”以及IJCNN 2019的“尖刺神经网络的对抗鲁棒性的综合分析”。此外，还涉及到基于随机乙状神经元的神经网络的鲁棒性研究。

这段代码展示了对称最近邻（SNN）滤波器的实现，这是一种二维非线性滤波器，用于减少图像中的噪声并保留边缘信息。首先，从'saturn.png'读取RGB图像，转换为灰度图后加入高斯噪声，然后应用SNN滤波器进行处理。