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稀疏 Spikformer：脉冲变换器的令牌和权重剪枝的协同设计框架
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内容提要
Spikformer是一种将Transformer架构应用于脉冲神经网络（SNNs）设计的方法，通过使用脉冲自注意力（SSA）模块来混合稀疏视觉特征，并通过将SSA替换为非参数化的线性变换（LT）来加速。实验结果表明，具有LT的Spikformer在神经形态学数据集上具有更高的准确率，并且训练和推断速度更快，内存使用量更少。
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关键要点
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Spikformer结合了自注意力能力和脉冲神经网络的生物特性，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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Spikformer通过将SSA替换为非参数化的线性变换（LT）来加速性能。
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LT如傅里叶和小波变换降低了时间复杂度，从二次时间复杂度降至对数线性时间复杂度。
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在神经形态学和静态数据集上进行的实验显示，具有LT的Spikformer在准确率和速度上优于具有SSA的版本。
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具有LT的Spikformer在训练速度上提升约29%至51%，推断速度提升61%至70%，内存使用量减少4%至26%。
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