BriefGPT - AI 论文速递
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适应性令牌的视觉变换器在尖峰神经网络中的应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种结合自注意能力和生物特性的新方法，即脉冲自注意和脉冲变换器，用于捕获稀疏视觉特征。通过自监督学习训练Spikformer V2，在ImageNet上实现了超过80%的准确性，成为首个达到此准确性的SNN方法。
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关键要点
- 本论文提出了一种结合自注意能力和生物特性的新方法，脉冲自注意和脉冲变换器。
- 脉冲自注意机制消除了softmax的需求，利用基于脉冲的查询、键和值捕获稀疏视觉特征。
- SCS用于增强Spikformer的架构。
- 通过自监督学习训练Spikformer V2，实验证明其在ImageNet上的分类准确性超过80%。
- Spikformer V2成为首个在ImageNet上达到超过80%准确性的SNN方法。
