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QB-LIF

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  1. RESEARCH · CL_08186 ·

    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。