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Pulse Visual Transformer with Eye Movement Attention Mechanism
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内容提要
本研究分析了脉冲神经网络与视觉变换器的性能差距，提出了眼动脉冲自注意力机制，显著提升了SNN-ViT在视觉任务中的表现。
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关键要点
- 本研究分析了脉冲神经网络（SNN）与视觉变换器（ViT）之间的性能差距。
- 识别出传统自注意力机制与时空脉冲信号的不匹配问题。
- 提出了一种创新的眼动脉冲自注意力（SSSA）机制。
- SSSA机制显著提升了SNN-ViT在视觉任务中的表现。
- 研究展现出在边缘视觉应用中的潜在价值。
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