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Threshold Modulation for Online Adaptation of Spiking Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种低功耗在线适应框架，通过动态调整发射阈值，增强脉冲神经网络（SNNs）对分布变化的鲁棒性，具有重要的设计启示。
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关键要点
- 本研究提出了一种低功耗在线适应框架。
- 该框架通过动态调整发射阈值来增强脉冲神经网络（SNNs）对分布变化的鲁棒性。
- 所提出的阈值调制方法显著提高了SNNs的适应能力，同时保持较低的计算成本。
- 研究对未来神经形态芯片的设计具有重要的启发意义。
- 脉冲神经网络在不同场景下的边缘设备中提供高效解决方案，但适应分布变化的能力是一个关键挑战。
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