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NeuroMoCo：一种用于脉冲神经网络的神经形态动量对比学习方法
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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
本文介绍了神经形态动力对比学习（NeuroMoCo）方法，通过自监督预训练激发脉冲神经网络潜力，使用MixInfoNCE损失函数提高神经形态数据集分类准确性。实验证明取得新的最先进结果。
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关键要点
- 介绍了神经形态动力对比学习（NeuroMoCo）方法。
- 通过自监督预训练激发脉冲神经网络的潜力。
- 使用MixInfoNCE损失函数提高神经形态数据集分类准确性。
- 在DVS-CIFAR10、DVS128Gesture和N-Caltech101数据集上取得新的最先进结果，分别为83.6%、98.62%和84.4%。
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