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Josep Maria Margarit-Taulé

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RESEARCH · CL_49391 · May 12 · 09:22

新的SNN训练方法提高了性能和速度

研究人员正在通过新颖的训练方法和神经元模型来推进脉冲神经网络（SNN）。一篇论文介绍了一种“循环发放”神经元和一种可学习的代理梯度函数，以改善信息表示和梯度传播，在各种数据集上取得了有竞争力的性能，并推广到Transformer架构。另一项研究提出了“Bullet Trains”，一种并行化技术，通过使用关联扫描和可微分脉冲时间求解器，显著加快了时间精确SNN的训练速度，并在具有事件驱动数据集的GPU上展示了可行性。第三篇论文提出了一…

新的SNN训练方法提高了性能和速度