脉冲扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对脉冲神经网络（SNN）在图像生成领域的应用不足问题，提出了一种新颖的脉冲扩散模型（SDM），该模型在生成高质量样本的同时显著降低能耗。通过引入时间脉冲机制和阈值引导策略，我们的模型不仅在少量脉冲步骤下表现出与传统人工神经网络相当的性能，还在大型数据集上展现出卓越的生成能力，为低能耗和低延迟的生成应用开辟了新的研究方向。
本研究提出了一种新的脉冲扩散模型（SDM），用于图像生成领域。该模型通过引入时间脉冲机制和阈值引导策略，在生成高质量样本的同时降低能耗。实验结果表明，该模型在少量脉冲步骤下表现出与传统人工神经网络相当的性能，并在大型数据集上展现出卓越的生成能力。这为低能耗和低延迟的生成应用开辟了新的研究方向。
