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新框架可自动评估脉冲神经元的生物学合理性
研究人员开发了一个开源框架，可自动评估脉冲神经元模型在生物学上的合理性。生物学合理性是神经形态计算中一个关键但定义不清的概念。该框架将神经元模型视为黑箱，评估模型重现已知生物放电模式的能力。该工具用Python实现，兼容PyTorch和Norse库，旨在促进对生物学合理性与网络性能指标（如准确性和能效）之间联系的系统性研究。
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新的MLIR方言将脉冲神经网络编译为C
研究人员开发了SNN-MLIR，一个新颖的MLIR方言，旨在将脉冲神经网络（SNN）从通用的中间表示（NIR）编译为C代码，以便在裸机上部署。该工具通过提供统一的编译器表示来解决SNN训练框架碎片化的问题，该表示同时支持浮点和量化数据。该系统包括一个读取NIR文件的Python前端和一个生成自包含C11代码的降低（lowering）过程，目前支持CPU目标上的前馈、全连接网络。