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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