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Wilkie Olin-Ammentorp
Wilkie Olin-Ammentorp
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用于振荡硬件的新型训练算法旨在降低能耗
研究人员开发了一种名为 Lock-in Equilibrium Propagation (LIEP) 的新型就地训练算法，专为振荡模拟硬件设计。该方法旨在通过提供局部梯度信息来减少能耗，而无需单独的前向和后向传播，从而有可能直接在模拟组件上实现学习。LIEP 已被证明对初始训练和参数扰动后的性能恢复都有效，并且虽然目前已在浅层网络上得到验证，但可能可以扩展到更深层的架构。
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新研究探索脉冲神经网络的高级训练方法
近期 arXiv 上的两篇论文探讨了训练脉冲神经网络（SNNs）的高级技术。第一篇论文介绍了一个通用框架，通过引入额外的状态变量来整合延迟到 SNNs 中，增强其捕捉时间依赖性的能力，并在较小网络中显示出效率提升。第二篇论文提出了 Phase State Space Models，它将状态空间模型（State Space Models）适配于 SNNs 的并行和无替代训练，在一个与脉冲兼容的架构中整合了短时傅里叶变换（STFT）、循环…