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基于度分布的脉冲图神经网络在领域适应中的应用
内容提要
本研究提出了一种基于脉冲神经网络（SNN）的图形处理框架，结合图卷积滤波器和神经脉冲动力学，开发了空时特征归一化技术。通过多个基准测试验证了模型的性能，显示出在计算成本上的优势，适用于神经形态硬件。同时，研究提出了SpikeNet和SpikeGCL等新框架，展示了在动态图和图表示学习中的有效性与能效。
关键要点
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本研究提出了一种基于脉冲神经网络（SNN）的图形处理框架，结合图卷积滤波器和神经脉冲动力学。
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开发了空时特征归一化技术（STFN），并将其实例化为两个脉冲图形模型。
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在Cora、Citeseer和Pubmed三个节点分类基准上验证了模型的性能，显示出计算成本明显更低。
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提出了SpikeNet框架，使用SNN捕获时变图的时变和结构模式，计算成本更低且性能优越。
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提出了SpikeGCL框架，实现了在效率和性能之间的平衡，表现出色。
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提出了动态神经图网络框架，解决动态图表示学习中的信息丢失和内存要求问题。
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设计了Spiking Graph Attention模块，显著提高了训练时间、推断时间和GPU内存成本的效率。
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提出了SGHormer，通过稀疏和二值化脉冲降低内存和计算成本，性能与现有图学习技术相当。
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提出了SiGNN框架，通过多尺度时空节点表示实现了在动态图上的优秀性能。
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介绍了针对Loihi 2设计的尖峰图神经网络实现，显示出与现有浮点实现的可比准确性。
延伸问答
脉冲图神经网络的主要特点是什么？
脉冲图神经网络结合了图卷积滤波器和神经脉冲动力学，具有较低的计算成本和良好的能效，适用于神经形态硬件。
SpikeNet框架的优势是什么？
SpikeNet框架在捕获时变图的时变和结构模式方面表现优越，且计算成本更低。
空时特征归一化技术（STFN）有什么作用？
STFN用于优化脉冲神经网络在处理图形数据时的特征归一化，提高模型性能。
SpikeGCL框架如何实现效率与性能的平衡？
SpikeGCL通过学习二元1位表示，在存储压缩的同时保持与全精度模型相当或更优的性能。
动态神经图网络解决了哪些问题？
动态神经图网络解决了动态图表示学习中的信息丢失和内存要求问题，提升了动态节点分类的有效性。
SGHormer在图形转换中的创新点是什么？
SGHormer通过稀疏和二值化脉冲降低内存和计算成本，同时保持与现有图学习技术相当的性能。
