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TESS: A Scalable Spatiotemporal Local Learning Rule for Spiking Neural Networks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出TESS，旨在解决脉冲神经网络在资源有限设备上训练时的高计算和内存需求问题。TESS基于生物机制，采用时空局部学习规则，使计算和内存开销与神经元数量线性相关，性能接近传统反向传播算法，适合边缘设备的高效学习。
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关键要点
- 本研究提出TESS，旨在解决脉冲神经网络在资源有限设备上训练时的高计算和内存需求问题。
- TESS基于生物机制，引入了一种时空局部学习规则。
- TESS利用局部可用信号进行训练，使计算和内存开销与神经元数量线性相关。
- TESS的性能接近传统反向传播算法。
- TESS的低时间和内存复杂度，使其能够在边缘设备上实现高效可扩展的学习。
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