2022年3月27日

Efficient Hardware Acceleration of Sparsely Active Convolutional Spiking Neural Networks
摘要： 郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ (2022) Abstract 脉冲神经网络(SNN)以基于事件的方式进行计算，以实现比标准神经网络更高效的计算。在SNN中，神经元输出(即激活)不是用实值激活编码的，而是用二值脉冲序列编码的。在传统神经网络上使用SNN的动机源于基于脉冲 阅读全文
posted @ 2022-03-27 16:58 穷酸秀才大草包 阅读(410) 评论(3) 推荐(0)
Ultra-low Latency Spiking Neural Networks with Spatio-Temporal Compression and Synaptic Convolutional Block
摘要： 郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ (2022) Abstract 脉冲神经网络(SNN)作为类脑模型之一，具有时空信息处理能力、低功耗特征和高生物学合理性。有效的时空特征使其适用于事件流分类。然而，神经形态数据集，例如NMNIST、CIFAR10-DVS、DVS128-g 阅读全文
posted @ 2022-03-27 11:23 穷酸秀才大草包 阅读(372) 评论(0) 推荐(0)

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