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SpikingResformer: 在脉冲神经网络中连接 ResNet 和 Vision Transformer
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
Spikformer结合了自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），将Transformer架构应用于SNN设计。它引入了脉冲自注意力（SSA）模块，在许多数据集上实现了最先进的性能。通过用非参数线性变换替换SSA，Spikformer可以加速，降低时间复杂度。大量实验表明，与SSA相比，线性变换具有更高的准确性和更快的训练/推理速度。
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关键要点
- Spikformer结合自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），应用于SNN设计。
- 引入脉冲自注意力（SSA）模块，使用脉冲形式的查询、键和值，提升稀疏视觉特征的混合能力。
- Spikformer通过将SSA替换为非参数化的线性变换（LT）来加速，降低时间复杂度。
- 线性变换（如傅里叶和小波变换）在频率和时间域之间交替提取稀疏视觉特征，展示出强大的性能和效率。
- 广泛实验表明，具有LT的Spikformer在神经形态学数据集上实现更高的Top-1准确率。
- 与SSA相比，具有LT的Spikformer在训练速度上提升约29%至51%，推断速度提升61%至70%，内存使用量减少4%至26%。
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