Jun, 2023

C3S 微体系结构增强：Spike 编码器块和松弛伽马时钟（异步）

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TL;DR本研究以 Temporal Neural Network 皮層柱 C3S 架構設計為基礎，提出了二進位轉脈衝編碼器與 Gamma 週期控制器的詳細設計，評估了最佳設計參數和整體系統增益與性能，以期貢獻於神經形態計算機架構的進一步改進。
neuromorphic computingtemporal neural networkcortical column architectureencodergamma cycle controller
发现论文，激发创造
  • 神经形态算法硬件协同设计用于时间模式学习

    本文介绍了一种针对 Leaky Integrate and Fire 神经元的高效训练算法，该算法能够训练 SNN 学习复杂的时空模式，并且通过与硬件结合的方式，展示了神经元和突触基于忆阻器的网络实现的原理及优点。

    Apr, 2021

  • 一种支持新兴神经编码的资源高效脉冲神经网络加速器

    该研究提出了一种新型硬件体系结构，可支持具有新型神经编码的 SNN，并在 FPGA 上对 VGG 神经网络模型进行了部署，从而实现了 25％的功耗和 90％的延迟改善。

    Jun, 2022

  • 低功耗神经形态处理硬件

    本文回顾了构建新一类仿效人脑以时间编码和处理信息的信息处理引擎所涉及的一些体系结构和系统级设计方面，以解决能效问题。

    Jan, 2019

  • DYNAP-SE2：一款可扩展的多核动态神经形态异步脉冲神经网络处理器

    通过仿生神经系统的方法，我们提出了一种脑启发式的平台，用于原型设计实时事件驱动的脉冲神经网络（SNNs），该系统支持模拟动态和现实的神经处理现象，并具有低延迟的异步数字电路以及模拟电路来实现这些功能。

    Oct, 2023

  • 神经形态硬件上的超低功耗图像分类

    基于时间编码的 ANN 到 SNN 转换方法 Quartz 在神经形态硬件上实现了高分类准确性，通过时间编码在功耗、吞吐量和延迟方面具有优势。

    Sep, 2023

  • 易于训练和稳健性能的时间编码深度脉冲神经网络

    本文研究了脉冲神经网络的训练方法，将其应用于 CIFAR10 和 ImageNet 数据集中，并采用量化和扰动方式增强其稳健性，最终证明了脉冲神经网络在实际应用中具有高性能和高能效的可行性。

    Sep, 2019

  • 脉冲神经网络中的阿尔法突触函数时态编码：反向传播学习

    本文提出了一种具有生物特征的尖峰神经网络模型，采用相对时间编码方案，使用 BPROP 算法进行监督式训练，并在 MNIST 数据集等分类任务中成功地训练了网络，结果表明该网络具有编码单个神经元时间信息的高计算能力，在视觉决策任务中取得了与人类决策类似的准确性 - 速度的平衡，为实现更复杂的具有生物启示的神经网络架构提供了有效的构建块。

    Jul, 2019

  • 神经脉冲谱的神经型听觉感知

    通过引入一种名为 Spiketrum 的神经脉冲编码模型，该模型将时间变化的模拟信号（通常是听觉信号）转换为计算高效的时空脉冲模式，实现了稀疏有效的编码方案，通过精确可控的脉冲速率，便于在各种听觉感知任务中训练脉冲神经网络。我们进一步通过神经型耳蜗原型探究了算法与硬件的协同设计，证明我们的方法可以通过完全利用基于脉冲的计算的优势，为基于脉冲的人工智能提供系统性的解决方案。

    Sep, 2023

  • 脉冲驱动 Transformer V2：元脉冲神经网络架构启发下一代神经形态芯片的设计

    通过提出一种名为 "Meta-SpikeFormer" 的通用 Transformer 架构，本论文实现了对 CNN-based SNNs 具有压倒性性能优势的低功耗、多功能、高性能、面向未来下一代神经形态芯片设计的 Meta 架构，并应用于分类、检测和分割任务中，取得了 SNN 领域的最佳结果。

    Feb, 2024

  • 带有突触延迟的时间脉冲神经网络用于图形推理

    SNNs, when combined with synaptic delay and temporal coding, demonstrate efficient graph reasoning and achieve significant energy savings compared to non-spiking networks.

    May, 2024