噪声驱动脉冲神经网络学习框架。将噪声作为计算资源利用，引入Noisy SNN (NSNN)和Noise-Driven Learning (NDL)规则，提升鲁棒性和概率计算能力。适用于神经形态计算、鲁棒AI、概率神经编码。触发词：噪声SNN、噪声驱动学习、概率计算、鲁棒性、noisy spiking neural network、noise-driven learning、NSNN、NDL、probabilistic neural coding。
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Hook'lar aracılığıyla oturumları gözlemleyen, güven skorlaması ile atomik instinct'ler oluşturan ve bunları skill/command/agent'lara evriltiren instinct tabanlı öğrenme sistemi. v2.1 çapraz proje kontaminasyonunu önlemek için proje kapsamlı instinct'ler ekler.
훅을 통해 세션을 관찰하고, 신뢰도 점수가 있는 원자적 본능을 생성하며, 이를 스킬/명령어/에이전트로 진화시키는 본능 기반 학습 시스템. v2.1에서는 프로젝트 간 오염을 방지하기 위한 프로젝트 범위 본능이 추가되었습니다.
Claude Codeセッションから再利用可能なパターンを自動的に抽出し、将来の使用のために学習済みスキルとして保存します。
Automatically extract reusable patterns from Claude Code sessions and save them as learned skills for future use.
PyTorch deep learning patterns and best practices for building robust, efficient, and reproducible training pipelines, model architectures, and data loading.