BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-04T00:00:00Z Spikformer V2：使用 SNN 特征进行 ImageNet 高精度计算 💡 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 Spikformer imagenet 图像分类 线性变换 脉冲神经网络 自注意力 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
