11 Direct training for spiking neural networks: Faster, larger, better 在执行反向传播时,梯度可以沿着空间维度通过聚合脉冲传播,也可以沿着时间和空间2个维度通过计算膜电势的梯度传播。 简而言之,通过上述努力,SNN 在视觉识别任务中的应用精度逐渐接近 ANN。 由于SNN 缺乏专门的benchmark,许多工作直接使用 ANN 的...
1. SNN简介 应对于经典人工神经网络应用下所产生的电能效率的瓶颈, 近年来人工智能领域的出现了对于更接近生物神经动力学的尖峰神经网络(Spiking Neuron Network, SNN)的更多的应用尝试。 不同于经典人工神经网络(Artificial neural network, ANN),SNN下的信息被编码于各个神经元产生的尖峰列(spike train)中。此外,SN...
SNN与量子计算、神经形态感知(如嗅觉模拟)结合;欧盟“人类脑计划”推动全脑仿真。 2. 中国机遇: 借助“东数西算”工程推动SNN绿色计算;通过RISC-V架构突破芯片设计壁垒。 3. 跨学科突破: 神经科学与AI深度融合,可能催生通用脉冲智能体(AGI-SNN)。 总结 SNN正处于从实验室走向产业化的关键阶段,中国在芯片设计与...
Recently spiking neural networks (SNNs), the third-generation of neural networks has shown remarkable capabilities of energy-efficient computing, which is a promising alternative for deep neural networks (DNNs) with high energy consumption. SNNs have reached competitive results compared to DNNs in ...
2.1 Robustness of Spiking Neural Networks 脉冲表征的概念是SNN与ANN不同的地方。通常,输入被编码为序列(T × N0),其中T表示时间步骤的总数,N0表示输入节点的数量。SNN中的神经元,就像ANN一样,接收前一层输出的线性组合。泄漏-集成-发放(LIF)机制导致了SNN的非线性特性。总体而言,在时间步骤t(t=1,2,···...
同时,我们发现SNN中的时间维度并没有提供太多独特的表征。我们还发现,浅层对时间维度不敏感,其中每个时间步骤中的表征都收敛在一起。 2 Related Work Spiking Neural Networks (SNNs).SNN因构建低功耗智能而日益受到关注。通常,获得高性能的SNN算法可以分为两类:(1) ANN-SNN转换(Rueckauer et al., 2016; 2017...
引言</在人工智能的进化历程中，一种新兴的神经网络架构——脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNN），正以其独特的生物灵感，挑战着传统人工神经网络（ANN）的局限。SNN的设计灵感源自生物神经元的工作原理，它以脉冲形式在时间维度上传递信息，显著节省能源，为离散事件处理开辟了新路径。工作原理揭示...
在SNN中，尖峰神经元和连接突触由可配置的标量权重描述。模拟输入数据通过编码成尖峰序列作为构建SNN的初始阶段。在SNN架构中，尖峰神经元和连接突触通过改变标量值的突触权值实现学习过程。学习过程基于改变突触后神经元与突触前神经元的权重，根据它们在几十毫秒时间间隔内的相对尖峰时间而改变。无监督学习...
Offical implementation of "Inherent Redundancy in Spiking Neural Networks" (ICCV2023) - BICLab/ASA-SNN
A library for deep learning with Spiking Neural Networks (SNN)powered by GeNN, a GPU enhanced Neuronal Network simulation environment. Installation Follow the instructions in https://genn-team.github.io/genn/documentation/5/installation.html to install PyGeNN. Clone this project Install mlGeNN with...