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QKFormer: 使用 Q-K Attention 的层次化脉冲变压器
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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结合了自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），将Transformer架构应用于SNN设计。它引入了脉冲自注意力（SSA）模块，在各种数据集上实现了最先进的性能。通过使用非参数线性变换，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训练/推理速度。
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关键要点
- Spikformer结合了自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），应用于SNN设计。
- 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。
- 在多个数据集上，Spikformer展示了最先进的性能。
- 通过将SSA替换为非参数化的线性变换（LT），如傅里叶和小波变换，Spikformer可以加速。
- 线性变换将二次时间复杂度降低为对数线性时间复杂度，提升了性能和效率。
- 广泛实验表明，具有LT的Spikformer在神经形态学数据集上实现了更高的Top-1准确率。
- 在静态数据集上，具有LT的Spikformer实现了可比较的Top-1准确率。
- 与需要可学习参数的SSA相比，具有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。
- 具有LT的Spikformer还减少了4%至26%的内存使用量。
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