Dynamic Activation Strategies Based on Knowledge Distillation for Energy-Efficient Spiking Neural Network Ensembles
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内容提要
本研究提出了一种基于知识蒸馏的脉冲神经网络集成系统，旨在解决传统人工智能模型在能源受限应用中的高能耗问题。该系统通过自适应激活策略显著提高了能效，减少了计算需求，并在CIFAR-10数据集上仅有2%的准确率下降，展示了新的可行方向。
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