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中国科学院自动化研究所2024国际机器学习大会（ICML）自动化所入选成果速览（图）
机器学习 自动化 神经
2024/8/11
利用多时间步进行仿真的脉冲神经网络（SNNs）训练显存高，且能耗高。当前的方法无法同时解决这一训练和推理难题。该研究提出一种时间可逆架构，通过改变SNNs的前向传播路径，同时应对训练和推理挑战。该研究关闭大部分脉冲神经元的时间动态，并对开启时间动态的脉冲神经元处设计多级时间可逆交互，从而实现O(L)的训练需求。结合时间可逆特性，重新设计SNNs的输入编码和网络组织结构，实现了O(1)推理能耗。实验...