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神经形态计算的协变时空感受野
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个基于时空感受野的神经形态系统的计算模型，可以提高脉冲网络的训练效果，对信号处理和事件驱动视觉具有直接的相关性，并可扩展到其他空间和时间处理任务。
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关键要点
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生物神经系统是计算机发展的重要灵感源泉。
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神经形态学将大脑视为共同进化的系统，优化硬件和算法。
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提出了基于时空感受野的神经形态系统计算模型。
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模型使用空间仿射高斯核和时间漏积分器。
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理论在空间和时间尺度变换上是协变的，类似于哺乳动物大脑的视觉处理。
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时空感受野作为事件驱动视觉任务的先验知识，提高脉冲网络的训练效果。
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研究结合尺度空间理论和计算神经科学，寻找处理时空信号的理论基础。
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该模型对信号处理和事件驱动视觉具有直接相关性，并可扩展到其他任务。
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