2 脉冲神经网络原理 如下图1所示是ANN 和 SNN 的单个基本神经元。 图1:ANN 和 SNN 的基本神经元 (a) 图是典型的单个 ANN 神经元,ANN 的计算方法是: y=\phi (b+\sum_j x_jw_j)\tag{1} 式中, \phi(\cdot) 是非线性的激活函数。 X_0 代表上个神经元过来的连续的激活值 (Pre-activ
【原理之变:脉冲神经网络是方向吗】 SNN之于ANN,这个潜力角度值得重点关注,可能蕴含算力与能效之解。典型的原理之变,原理产生原力。首个使用脉冲神经网络SNN实现SOTA性能的大型语言模型BrainTransformers,其...
Loihi 2应用了众多类脑计算原理,如异步、基于事件的脉冲神经网络(SNN)、存算一体不断变化的稀疏连接,而且神经元之间能够直接通信,不需要绕过内存. 尤其是在新兴的小规模边缘工作负载上,它实现了效率、速度和适应性数量级的提升.比如执行AI推理负载和处理优化问题时,Loihi 2的速度比常规CPU和GPU架构快多达50倍,能耗...
脉冲神经网络作为类脑智能的核心计算架构,其工作原理更接近生物神经元的信号传递,以脉冲形式的信号和时间序列信息进行通讯,支持异步且稀疏的事件驱动方式。然而,尽管脉冲神经网络在理论上具有显著的低能耗优势,现有的实现框架往往无法充分利用其类脑稀疏计算的特性,使得在实际应用中达到理想的能效比仍面临挑战。 SNNGrow生...
在以ANN 主导的评价指标和任务中,相同大小的 SNN 无法打败 ANN。但是在以 SNN 主导的评价指标和任务中,SNN 的表现会更好。 2 脉冲神经网络原理 如下图1所示是ANN 和 SNN 的单个基本神经元。 (a) 图是典型的单个 ANN 神经元,ANN 的计算方法是: ...