使用动态时间步长的脉冲神经网络用于视觉变换器

该方法使用阈值相关批归一化和空间时间反向传播，直接训练深度脉冲神经网络，并在神经形态硬件上实现推理。在CIFAR-10、DVS-CIFAR10和ImageNet上的准确率分别达到93.15%、67.8%和67.05%，是首次在ImageNet上实现高性能的直接训练深度脉冲神经网络。