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Sup3r：一种用于增加时间表面层次结构中的稀疏性、稳定性和可分离性的半监督算法
Sup3r 是一种半监督算法，旨在通过增强 Hierarchy Of Time-Surfaces（HOTS）网络的稀疏性、稳定性和可分性来提高准确性和与神经形态硬件的兼容性。通过利用半监督学习，Sup3r 实现了端到端在线训练 HOTS 网
PDF3 months ago
使用近似尖峰卷积变换器的癫痫发作检测和预测
本文提出了一种名为 Spiking Conformer 的神经形态学脉冲卷积变压器，用于从头皮长期脑电图（EEG）记录中检测和预测癫痫发作片段，并通过融合基于脉冲的加法运算显著降低了分类计算成本，同时在使用原始 EEG 数据作为输入时，在癫
PDF6 months ago
神经形态计算和空间感知
本研究综述了欧洲航天局先进概念团队在空间环境中研究神经形态学方法的早期尝试，旨在构建能够高效利用资源，满足航天器严格能量限制的工程设备。
PDF2 years ago
用共振器网络进行神经形态视觉场景理解
提出了一种基于神经形态学的解决方案，使用基于向量符号体系结构的高效因式分解网络，实现物体位置和其刚性变换的推断。
PDF2 years ago
在加速的神经形态底层上实现多功能的尖峰神经网络仿真
本研究介绍了基于类比神经突触核心和嵌入式微处理器的全新神经形态架构 BrainScaleS-2，并在五个不同实验中证明其高加速度和优越的灵活性。
PDF5 years ago
将脉冲神经网络映射到神经形态硬件上
本文提出了一种名为 SpiNeMap 的方法，用于将 SNN 映射到基于交叉点的神经形态硬件平台上，最大限度地减少刺激延迟和能耗。SpiNeMap 由 SpiNeCluster 和 SpiNePlacer 两个步骤组成，它们分别使用启发式分
PDF5 years ago
基于时空滤波的事件驱动行为识别
本文提出了在事件域中进行时空过滤的方法，通过学习局部时空权重矩阵，增强卷积神经网络对动作识别的性能，在 DVS Gesture 数据集和新录制的动作识别数据集上显著改善。
PDF5 years ago