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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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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。