基于稀疏性的脉冲神经网络硬件-软件协同设计：综述
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对稀疏脉冲神经网络（SNN）在实现超低功耗人工智能中的效率问题，提出了一种硬件-软件协同设计的方法。研究表明，不同的稀疏表示、硬件架构及训练技术对硬件效率具有显著影响，并强调了在硬件设计中的适应性需求。本研究的最重要发现是，充分利用SNN的计算优势可以推动嵌入式神经形态系统的发展。
本文介绍了脉冲神经网络(SNNs)在信号处理应用中的应用，讨论了算法和优化创新的最新进展，以及算法-架构共设计方面的研究成果。同时，描述了为有效利用这种算法创新而开发的基础硬件。最后，讨论了构建可部署SNN系统的研究前景和关键挑战。
