May, 2024
推动脉冲神经网络迈向多尺度时空交互学习
Advancing Spiking Neural Networks towards Multiscale Spatiotemporal Interaction Learning
Yimeng Shan, Malu Zhang, Rui-jie Zhu, Xuerui Qiu, Jason K. Eshraghian...
TL;DR本研究介绍了跨尺度时空交互信息获取的脉冲神经网络 (Spiking Neural Networks, SNNs)、注意力区域阻塞 (Attention ZoneOut, AZO) 的正则化方法,并验证了这种方法在弥合 SNN 模型与传统人工神经网络模型之间性能差距方面的有效性。