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ICML带有突触延迟的时间脉冲神经网络用于图形推理
SNNs, when combined with synaptic delay and temporal coding, demonstrate efficient graph reasoning and achieve significa
PDFa month ago
神经形态硬件上的超低功耗图像分类
基于时间编码的 ANN 到 SNN 转换方法 Quartz 在神经形态硬件上实现了高分类准确性，通过时间编码在功耗、吞吐量和延迟方面具有优势。
PDF9 months ago
噪声神经通信中的内在权衡：基于排序编码
通过研究发现，基于排名编码的一种时间编码形式是解释哺乳动物大脑快速能力的一种有前途的方案。然而，在噪声环境下，对于排名编码的性能仍存在不确定性。本文揭示了基本可能的信息速率和可能存在的权衡，并发现在某种情况下会出现一类特殊错误，其数量与噪声
PDFa year ago
ICLR基于脉冲编码的快速准确循环神经网络排名编码
本研究表明，受到生物突触神经网络启发，例如秩序编码（RC）的时间编码可以应用于传统通用人工神经网络（如 LSTMs），并且能够提高计算效率，而且可以通过调整阈值或正则化参数来实现速度和准确度之间的权衡。
PDF3 years ago
基于脉冲卷积神经网络中的尖峰时间位移误差反向传播
本文在先前提出的 STiDi-BP 算法基础上，使用线性逼近计算膜电位对尖峰潜伏期的导数，采用分段线性的 postsynaptic potential 的尖峰神经元来减少计算成本和神经处理的复杂度，并将其扩展到更深的 SNN 与卷积架构中，
PDF3 years ago
脉冲神经网络中的阿尔法突触函数时态编码：反向传播学习
本文提出了一种具有生物特征的尖峰神经网络模型，采用相对时间编码方案，使用 BPROP 算法进行监督式训练，并在 MNIST 数据集等分类任务中成功地训练了网络，结果表明该网络具有编码单个神经元时间信息的高计算能力，在视觉决策任务中取得了与人
PDF5 years ago
基于脉冲神经网络时间编码的监督学习
本研究证明了在采用了时间编码方案的前馈脉冲网络中，网络输入 - 输出关系在几乎任何地方都是可微的，并且在变量转换后这种关系是分段线性的。此外，我们展示了通过该方法对项独立 MNIST 任务进行训练的结果，从而证明了训练人工神经网络的方法可以
PDF8 years ago
时间、相关性和速率编码研究的统一方法
本文提出了一种方法，将群体神经元的尖峰发生时间的信息分解成一系列项，每一项都反映了潜在编码机制，并为同时记录多个神经元的分析提供了理论约束。
PDF25 years ago