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DVS128-Gesture
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QB-LIF神经元通过可学习尺度和脉冲爆发提升SNN效率
研究人员推出了一种新颖的脉冲神经网络（SNN）神经元模型QB-LIF，它解决了二元脉冲编码的信息吞吐量限制。QB-LIF通过使用可学习的尺度进行膜电位量化来重新构建脉冲爆发，使层能够适应其分辨率。这种方法通过将学习到的尺度折叠到突触权重中来保持硬件效率，并使用专门的代理梯度进行稳定优化。
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Vision SmolMamba 使用尖峰引导式剪枝实现能效型视觉模型
研究人员推出 Vision SmolMamba，这是一种新颖的、能效型的脉冲状态空间架构，专为视觉建模而设计。该架构将脉冲驱动动力学与线性时间选择性递归相结合，利用脉冲引导式时空令牌修剪器 (SST-TP) 根据脉冲激活和延迟来估计令牌重要性。通过逐步移除冗余令牌，Vision SmolMamba 保留了关键的时空信息，实现了高效扩展和改进的精度-效率权衡。在各种基准测试上的实验表明，与之前的脉冲 Transformer 和 Mamb…