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Rethinking Spiking Neural Networks from an Ensemble Learning Perspective
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内容提要
本研究探讨了脉冲神经网络(SNN)的性能限制，提出将其视为共享架构和权重的时间子网络集。通过调整膜电位的初始分布和输出，增强了子网络的稳定性，并解决了时间梯度消失问题。在多个识别任务中，尤其是在CIFAR10-DVS数据集上，准确率达83.20%。
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关键要点
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脉冲神经网络(SNN)在能量效率方面表现优越，但性能受限。
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将SNN视为共享架构和权重的时间子网络集，以提高性能。
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通过调整膜电位的初始分布和输出，增强了子网络的稳定性。
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膜电位平滑技术解决了时间梯度消失问题。
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在多个识别任务中，特别是在CIFAR10-DVS数据集上，准确率达到了83.20%。
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