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Alban Colas-Gattepaille
Alban Colas-Gattepaille
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新方法控制时域编码脉冲神经网络中的延迟
研究人员开发了一种方法，可以解析控制延迟神经网络（DeNN）的延迟，这是一种直接计算脉冲时间的脉冲神经网络。这项工作研究了在具有显著时间依赖性的数据集（如语音关键词识别）上，延迟与准确性之间的权衡。该研究侧重于绕过传统膜电位和阈值机制的DeNN模型，为管理神经形态计算中的响应时间提供了一种新方法。
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新指标量化神经网络中的时间表示
研究人员引入了一个名为“时间表示度”的新指标，用于量化神经网络在多大程度上显式地处理时间。该指标的范围从非时间表示（时间不是计算变量）到完全时间表示（时间是计算变量）。在包括Google Speech Commands数据集在内的事件驱动数据集上进行的实验表明，增加这种时间表示可以提高神经网络的性能和计算效率。