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Oct, 2022
使用位置间歇神经元增强事件驱动的触觉学习
Event-Driven Tactile Learning with Various Location Spiking Neurons
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Peng Kang, Srutarshi Banerjee, Henry Chopp, Aggelos Katsaggelos, Oliver Cossairt
TL;DR
本文提出了一种名为“位置尖峰神经元”的新型神经元模型,用于提取基于事件的触觉数据的特征,并探究了其在事件驱动触觉学习中的能力。作者将该模型应用于两个混合模型中,以捕捉事件驱动触觉数据中的复杂时空依赖性,并证明其在节能方面优于人工神经网络(ANNs)。
Abstract
tactile sensing
is essential for a variety of daily tasks. New advances in
event-driven tactile sensors
and
spiking neural networks
(SNNs)
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