论文精翻《Progressive Tandem Learning for Pattern Recognition With Deep Spiking Neural Networks》
目录
- 0 摘要/Abstract
- 1 简介/Introduction
- 2 相关工作/Related Work
- 3 重新思考ANN-to-SNN的转换/Rethinking ANN-to-SNN Conversion
- 3.1 脉冲神经元与ANN神经元/Spiking Neuron Versus ANN Neuron
- 3.2 神经离散化与激活量化/Neural Discretization Versus Activation Quantization
- 3.3 阈值层归一化/Threshold LayerNorm
- 3.4 神经元编码/Neural Coding
- 4 渐进串联学习/Progressive Tandem Learning
- 4.1 串联学习/Tandem Learning
- 4.2 渐进串联学习的调度/Scheduling of Progressive Tandem Learning
- 4.3 其他硬件约束的优化/Optimizing for Other Hardware Constraints
- 5 模式分类实验/Experiments on Pattern Classification
- 5.1 实验设置/Experimental Setup
- 5.2 基于脉冲的端到端学习导致累积梯度近似误差/End-to-End Spike-Based Learning Leads to Accumulated Gradient Approximation Errors
- 5.3 Cifar-10和ImageNet-12上的目标识别/Object Recognition on Cifar-10 and ImageNet-12
- 5.4 低精度神经形态硬件量化感知训练/Quantization-Aware Training for Low Precision Neuromorphic Hardware
- 5.5 基于SNN的快速高效分类/Rapid and Efficient Classification With SNNs
- 6 信号重构实验/Experiments on Signal Reconstruction
- 6.1 图像重建与自动编码器/Image Reconstruction With Autoencoder
- 6.2 时域语音分离/Time-Domain Speech Separation
- 6.3 实验设置/Experimental Setup
- 6.3.1 图像重建/Image Reconstruction
- 6.3.2 时域语音分离/Time-Domain Speech Separation
- 6.4 实验结果/Experimental Results
- 6.4.1 自编码器图像重建/Image Reconstruction With Autoencoder
- 6.4.2 时域语音分离/Time-Domain Speech Separation
- 7 结论/Conclusion
《Progressive Tandem Learning for Pattern Recognition With Deep Spiking Neural Networks》论文精翻
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