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TRIP: 可训练的感兴趣区域预测技术，用于基于事件视觉的硬件高效神经形态处理
本文提出了第一种硬件高效的基于神经形态处理器的硬注意力框架 Trainable Region-of-Interest Prediction (TRIP)，该框架通过利用稀疏事件的低信息密度来减少 ROI 预测的开销。在多个基于事件的分类数据
PDF9 days ago
机器人操纵中的避障神经形态学方法
利用神经形态学处理器，通过对事件数据进行卷积脉冲神经网络处理、将神经激活解码为规避动作、并使用动态运动基元调整路径规划，我们开发了一种神经形态学方法来进行具有摄像头的机械手的避障。通过模拟和实际世界实验，我们的神经形态学方法在可靠避免即将发
PDF3 months ago
基于 Loihi 2 神经形态处理器的局部竞争算法实施与基准测试
神经形态处理器在近年来因其能够实现高效能、高速计算而引起了广泛关注。本研究介绍了一种针对 Loihi 2 处理器设计的 Locally Competitive Algorithm (LCA) 新实现，并通过与 CPU 和 GPU 设备上的
PDFa year ago
NxTF：一种 Intel Loihi 深度脉冲神经网络的 API 和编译器
本研究开发了一个基于 Keras 的编程接口 NxTF，该接口针对 Loihi 多核架构进行深度卷积 SNNs 的映射，通过评估其在处理稀疏事件数据集和最新 MobileNet 模型方面的性能表现，证明了该编译器在分配模型跨多个处理器核心以
PDF3 years ago
深度网络加速器在医疗和生物医学应用中的硬件实现
本文介绍了各种技术如何被用于发展高效的深度学习加速器以解决医疗保健中的医学诊断、模式识别和信号处理等问题，同时探讨脉冲神经形态处理器如何拓展更多医学信号。最终，该文为读者提供了关于医疗保健和生物医学领域中不同加速器和神经形态处理器的优缺点、
PDF4 years ago
一种高效的脉冲神经网络，在 Loihi 神经形态处理器上使用 DVS 摄像机识别手势
本文介绍了第三代神经网络 —— 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs），阐述了它们与传统的深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）相比的优点和特点，重点讨论了如何将经过训练的 DN
PDF4 years ago
突触神经网络中的代理梯度学习
本文阐述了训练脉冲神经网络时通常遇到的问题，并通过指导读者了解突触可塑性和数据驱动学习的关键概念，概述了现有方法并介绍了代理梯度方法，这是一种特别灵活和有效的克服上述挑战的方法。
PDF5 years ago
神经形态学系统的存储和信息处理
本文介绍支持皮层网络和深度神经网络模型的仿生处理器架构的调查和优点，这些架构从串行时钟实现的多神经元系统到纯数字系统和混合模拟 / 数字系统，实现更类似生物神经系统的神经元和突触模型，并描述了需要解决的挑战。
PDF9 years ago