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面向音频 - 视觉零样本学习的脉冲塔克融合变压器
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
Spikformer结合自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），将Transformer架构应用于SNN设计。它引入了Spike自注意力（SSA）模块，在许多数据集上实现了最先进的性能。通过用非参数线性变换替换SSA，Spikformer可以加速，降低时间复杂度。大量实验表明，与SSA相比，线性变换具有更高的准确性和更快的速度。
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关键要点
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Spikformer结合自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），应用于SNN设计。
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引入脉冲自注意力（SSA）模块，使用脉冲形式的查询、键和值来混合稀疏视觉特征。
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在多个数据集上，Spikformer展示了最先进的性能。
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通过将SSA替换为非参数化的线性变换（LT），Spikformer可以加速并降低时间复杂度。
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LT如傅里叶和小波变换用于混合脉冲序列，将时间复杂度从二次降低为对数线性。
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在图像分类方面进行了广泛实验，结果显示LT的Spikformer在神经形态学数据集上实现了更高的Top-1准确率。
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LT的Spikformer在静态数据集上实现了可比较的Top-1准确率。
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与需要可学习参数的SSA相比，LT的Spikformer实现了29%至51%的训练速度提升和61%至70%的推断速度提升。
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LT的Spikformer还减少了4%至26%的内存使用量。
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