<div dir="ltr">Hi Zonghua,<div><br></div><div>In the ANN, each hidden unit is computing a sigmoid function. In the spiking model, we use three LIF neurons to "decode" this sigmoid function (using the principles of the NEF). Essentially, this means taking three LIF neurons with random intercepts, and using them as regressors to fit the sigmoid function.</div><div><br></div><div>Best,</div><div>Eric</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On 25 March 2015 at 02:43, Zonghua Gu <span dir="ltr"><<a href="mailto:zonghua@gmail.com" target="_blank">zonghua@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">We built a FPGA for simulation of Spiking NN, and are looking for<br>
models as test applications. We hope to use the digit recognition<br>
example here <a href="http://models.nengo.ca/node/28" target="_blank">http://models.nengo.ca/node/28</a>. But from reading the<br>
paper, and the provided digit.py file:<br>
<br>
Tang Y, Eliasmith C. Deep networks for robust visual<br>
recognition[C]//Proceedings of the 27th International Conference on<br>
Machine Learning (ICML-10). 2010: 1055-1062.<br>
<br>
It seems it is not a spiking neural network. But the documentation<br>
says "A spiking neuron model for digit recognition, created by<br>
training an RBM Deep Belief Network on the MNIST database, then<br>
converting the resulting model to spiking neurons via Nengo." Could<br>
you please explain how the conversion is done?<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
<br>
--<br>
Zonghua Gu<br>
Zhejiang University<br>
_______________________________________________<br>
nengo-user mailing list<br>
<a href="mailto:nengo-user@ctnsrv.uwaterloo.ca">nengo-user@ctnsrv.uwaterloo.ca</a><br>
<a href="http://ctnsrv.uwaterloo.ca/mailman/listinfo/nengo-user" target="_blank">http://ctnsrv.uwaterloo.ca/mailman/listinfo/nengo-user</a><br>
</font></span></blockquote></div><br></div>