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基于时间融合的可扩展 GPU 加速 SNN 训练方面的研究
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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
本文介绍了脉冲神经网络（SNNs）作为深度神经网络的替代方法在信号处理应用中的广泛应用，包括神经形态计算和训练扩展方法。同时，还讨论了构建可部署SNN系统的基础硬件挑战。
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关键要点
- 脉冲神经网络（SNNs）是深度神经网络的替代方法，广泛应用于信号处理。
- 本文探讨了SNNs在静态和时间输入信号处理中的应用。
- 研究旨在高效训练和扩展低延迟、能源高效的机器学习应用中的SNNs。
- 讨论了算法与架构共设计的研究成果，强调高能效、低延迟与高准确性之间的权衡。
- 描述了为利用算法创新而开发的基础硬件，特别是混合方法的应用。
- 探讨了构建可部署SNN系统的研究前景，强调算法、硬件和应用的共设计挑战。
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