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研究提出无时钟事件层 CFE，实现分片不变的事件流学习
论文针对事件相机等异步事件流，研究输出对分片、同时事件顺序与时间戳连续性的不变性，证明这些性质等价于事件更新的两两可交换。作者构造最小时间中介非交换（TM）层并实例化为无时钟事件（CFE）层，线性于事件数量，在 DVS128 Gesture、SHD 与 Speech Commands 上显著优于加…
arXiv cs.LG3 天前
#脉冲神经网络
共 7 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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脉冲语言模型时序编码与非线性计算权衡
论文提出 Spora，联合设计脉冲编码与注意力算子，用二元时间权重让 T 个脉冲承载最多 T 比特信息，远超脉冲计数读出的 O(log₂T)。四个时间步下 GLUE 平均分达 76.6，较 SpikeLM 提升 1.2 分，六步 BBS 进一步提升至 78.2。
arXiv cs.LG24 天前
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SpikingVLA 发布：异步脉冲视觉语言动作模型
论文提出 SpikingVLA，一个 ANN-to-SNN 转换框架，通过树突整合发放（DIF）神经元与异步执行机制，实现低延迟脉冲 VLA 推理。相比现有脉冲 VLA 方法，成功率与 SPL 分别提升 11.9% 和 12.6%，首动作延迟降低 11.2 倍。
arXiv NLP25 天前
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HRF-Res 用谐振神经元替代 LIF 提升脉冲储备池精度
arXiv 论文提出 HRF-Res，用异构谐振放电（HRF）神经元替换传统 LIF 神经元构建液态状态机，使脉冲储备池能选择性响应不同时间频率的输入。在时间序列、序列图像、音频脉冲与神经形态视觉共 10 个基准上取得脉冲储备池方法中的最优精度，能耗比等效非脉冲振荡储备池低至 19 倍。
arXiv cs.AI3 天前
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基准研究：脉冲神经网络比 ANN 更难被模型窃取
论文在 MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR-10 上对比四种模型窃取攻击，发现脉冲神经网络（SNN）的替代模型与目标一致率低 10%–20%，对抗迁移性低 15%–25%。作者将抗窃取性归因于 SNN 基于脉冲与时间动态的计算方式。
arXiv cs.AI5 天前
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脉冲神经网络混合精度量化新方法：梯度替代 Hessian 降内存 2.31 倍
该 arXiv 论文提出一种面向脉冲神经网络（SNN）的脉冲感知梯度混合精度量化框架，用一阶梯度信息自适应分配位宽，避免 HAWQ-V2 等方法因多时间步展开带来的二阶 Hessian 计算开销。在 ResNet-34/ImageNet 上以 4.78 倍压缩达到 73.30% 精度，内存占用降低…
arXiv cs.LG10 天前
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神经形态时序嵌入与混合SNN-XGBoost的工业网络物理分类
论文提出一种混合脉冲神经网络（SNN）与XGBoost架构，用于电力网络入侵检测。SNN仅训练一次作为固定特征提取器，仅重训XGBoost分类器，从而在机器遗忘攻击下保持结构韧性。在两个真实电力数据集上分别达到99.9%和95.0%准确率，且在标签翻转攻击下性能损失极小。
arXiv cs.LG53 天前
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