2022年6月5日 · 脉冲神经网络 ( Spiking neural network-SNN ) 是更接近自然神经网络的 人工神经网络。 除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入其操作模型。 这个想法是， SNN 中的神经元不会在每个传播周期传输信息（就像典型的多层感知器网络一样），而是仅在膜电位发生时才传输信息 - 与膜电荷相关的神经元的内在质量 - 达到特定值，称为阈值。 当膜电位达到阈值时，神经元会放电，并产生一个信号，该信号传播到其他神经元，这些神经元又会根据该信号增 …

Spiking Neural Network (SNN) is a particular Artificial Neural Networks (ANN) form. An SNN has similar features as an ANN, but an SNN has a different informatio

In the dozen types of hardware, Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) is a promising approach for SNN implementation on hardware. This paper provides a survey of a number of FGPA-based SNN implementations focused on some aspects such as neuron models, network architecture, training algorithms and applications.

本文系统介绍了一种将 脉冲神经网络 （SNN）部署在 FPGA 上的方法。 首先对当前主流SNN硬件软件部署的模式优缺点进行了讨论，并综合了不同方式的优点提出新思路：利用软件库模拟脉冲神经元数学模型以及网络的拓扑结构、并将网络运行时的关键计算任务以 ...

Segment_SNN主要实现了一个利用VGG16和FPN作为backbone，采用encoder-decoder架构实现的语义分割网络。 其中对VGG16和FPN网络实现了细粒度的脉冲神经元替换（卷积、线性、池化、批归一化）。

2023年7月8日 · In this paper, we survey state-of-the-art SNN implementations and their applications on FPGA. We collect the recent widely-used spiking neuron models, network structures, and signal encoding formats, followed by the enumeration of related hardware design schemes for FPGA-based SNN implementations.

2012年1月1日 · Spiking Neural Networks (SNN) have optimal characteristics for hardware implementation. They can communicate among neurons using spikes, which in terms of logic resources, means a single bit, reducing the logic occupation in a device.

2021年7月7日 · 本文介绍了Feature Pyramid Networks (FPN)在目标检测中的关键作用，它通过构建特征金字塔结构，有效应对小目标检测，提升性能并减少计算成本。 FPN结合了图像金字塔概念与深度学习网络，利用top-down和lateral连接，显著改善了Faster R-CNN的性能。

2023年11月3日 · 什么是FPN (Feature Pyramid Networks--特征金字塔)？ 1. 残差网络待解决的问题. 随着网络深度的增加，网络能获取的信息量随之增加，而且提取的特征更加丰富。 但是在残差结构提出之前，根据实验表明，随着网络层不断的加深， 模型 的准确率 起初 会不断的提高，达到最大饱和值，然后随着网络深度的继续增加， 模型准确率不但不会继续增加，反而会出现大幅度降低现象，即 模型训练 过程和测试过程的error比浅层模型更高。 这是由于之前的网络模型随着 …

2020年10月2日 · In this paper, a simpler and computationally efficient SNN model using FPGA architecture is described. The proposed model is validated on a Xilinx Virtex 6 FPGA and analyzes a fully connected network which consists of 800 neurons and 12,544 synapses in …