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SpikingJelly: 一个面向脉冲智能的开源机器学习基础设施平台
该研究论文介绍了 SpikingJelly 框架,它是一个全套工具包,用于预处理神经形态学数据集、构建深度 SNN、优化其参数并将其部署到神经形态芯片。通过 SpikingJelly 框架,深度 SNN 的训练速度可以加快 11 倍,且其卓
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8 months ago
时序知识共享使脉冲神经网络能够从过去和未来学习
提出一种叫做时间知识共享(TKS)的方法,它能够选择特定时刻的输出来构成教师信号以辅助神经网络的训练,从而显著提高了在静态和神经形态数据集上的分类表现,加强了网络的时间推广能力,使得其可以轻松地在边缘设备上部署。
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a year ago
Spiking DS-ResNet 多级发射:实现更好、更深直接训练的尖峰神经网络
本文提出一种基于现有的时空反向传播(STBP)方法和脉冲沉睡抑制残余网络(spiking DS-ResNet)的多层发射(MLF)方法,可以更有效地传播梯度和提高神经元的增量表达能力,解决深度 SNNs 的梯度消失和退化问题,并且在非神经形
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2 years ago
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