这篇文章将预训练好的 ANN 转化成 SNN，在这个工作里面作者考虑到了 SNN 网络的 Efficiency，而不仅仅是 Accuracy。 评价一个 SNN 时要从多个角度考量，比如：application …

2024年1月24日 · 为什么要研究 Spiking Neural Network (SNN)？它到底是什么？有什么好处？通过阅读本文，读者将能加深对 SNN 的理解，并且能学会如何从 0-1 构建 SNN。

SNN和ANN的区别. 那么， SNN和传统方法的区别在哪里呢？ 1，信息载体（information carrier） 首先， 最基本的区别是SNN和ANN的信息载体不一样。 ANN 使用的是高精度浮点数而SNN …

本节教程主要关注 spikingjelly.activation_based.ann2snn，介绍如何将训练好的ANN转换SNN，并且在SpikingJelly框架上进行仿真。 较早的实现方案中有两套实现：基于ONNX 和 基 …

2021年4月5日 · The most common spiking networks use rate-coded neurons for which a simple translation from a pre-trained ANN to an equivalent spike-based network (SNN) is readily …

To our knowledge, this is the first successful Artificial Neural Network (ANN) to SNN conversion for Spiking Transformers that achieves high accuracy, low latency, and low power …

To this end, this paper proposes Fast-SNN that achieves high performance with low latency. We demonstrate the equivalent mapping between temporal quantization in SNNs and spatial …

2021年5月25日 · The most efficient way to train deep SNNs is through ANN-SNN conversion. However, the conversion usually suffers from accuracy loss and long inference time, which …

2024年3月15日 · ann 到 snn 转换工作的早期挑战围绕着转换后的 snn 对转换错误的敏感性。 最近的一些努力试图通过改变原始的人工神经网络来减轻这些转换错误。 尽管它们能够提高 SNN …

This library mostly implements the ANN to SNN conversion method described in Conversion of Continuous-Valued Deep Networks to Efficient Event-Driven Networks for Image …