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ProAct: DNN 增强鲁棒性的渐进式训练混合剪切激活函数
通过结合神经元和层级两种方法，本研究提出了一种混合截断激活函数，用于增强深度神经网络在硬件故障下的可靠性，并引入了一种渐进训练方法（ProAct）以获得截断激活函数的最佳阈值。
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a month ago
SpikingJET：增强全连接和卷积脉冲神经网络的故障注入
通过对关键组件施加错误和注入故障，本文介绍了一种专为全连接和卷积脉冲神经网络设计的新型故障注入器 SpikingJET。通过对各种脉冲神经网络架构进行广泛的软件级实验，该论文展示了 SpikingJET 的有效性，并揭示了脉冲神经网络对硬件
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3 months ago
深度学习应用的弹性：分析和强化技术的系统调查
机器学习（ML）是一种有效的人工智能（AI）技术，正在广泛应用于多个领域，作者通过对 163 篇科学文章的综述研究，系统地调查了深度学习（ML 技术之一）对硬件错误的弹性，明确阐述了这一文献流的优势和不足，并提出了未来的研究方向。
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9 months ago
MM
脉冲神经网络大小和韧性的多目标优化
本文研究了神经形态计算在两个不同的神经形态结构下，使用进化算法和多目标适应函数来缩小神经网络的体积，并提高其对硬件故障的适应能力。实验结果表明，该策略可以在减小神经网络体积的同时提高其抗故障性能。
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4 years ago
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