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Spikformer V2：使用 SNN 特征进行 ImageNet 高精度计算
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内容提要
Spikformer是一种结合了自注意力和脉冲神经网络的SNN设计架构，使用脉冲自注意力模块混合稀疏视觉特征，并通过线性变换加速。实验结果显示，具有线性变换的Spikformer在图像分类方面具有更高的准确率和更快的速度。
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关键要点
- Spikformer结合了自注意力和脉冲神经网络的特性，应用于SNN设计。
- 引入脉冲自注意力模块，使用脉冲形式的查询、键和值来混合稀疏视觉特征。
- Spikformer通过将脉冲自注意力替换为线性变换加速，降低时间复杂度。
- 线性变换在频率和时间域之间交替提取稀疏视觉特征，提升性能和效率。
- 实验结果显示，具有线性变换的Spikformer在图像分类中实现更高的准确率和更快的速度。
- 与传统的脉冲自注意力相比，线性变换的Spikformer在训练和推断速度上有显著提升，且减少内存使用。
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