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利用低成本单光子雪崩二极管阵列增强手势识别的脉冲神经网络
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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
我们提出了一种紧凑的脉冲卷积神经网络（SCNN）和脉冲多层感知机（SMLP），用于在黑暗和明亮的环境中使用 9.6 个单光子雪崩二极管（SPAD）阵列来识别十种不同的手势。与卷积神经网络（CNN）相比，SCNN 在黑暗和环境光污染环境中实现了可比较的准确率（90.8%），并且只有 8 个时间步长的浮点操作。SMLP 还呈现出计算工作量和准确性之间的平衡。
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关键要点
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提出了一种紧凑的脉冲卷积神经网络（SCNN）和脉冲多层感知机（SMLP）。
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该系统用于在黑暗和明亮环境中识别十种不同的手势。
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使用9.6个单光子雪崩二极管（SPAD）阵列进行手势识别。
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SCNN在黑暗和环境光污染中实现了90.8%的准确率。
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SCNN仅需8个时间步长的浮点操作。
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SMLP在计算工作量和准确性之间实现了平衡。
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