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人工神经网络与脉冲神经网络转换中的时间不对齐及其通过概率脉冲神经元的缓解
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种两相概率脉冲神经元（TPP），有效解决了脉冲神经网络（SNN）与人工神经网络（ANN）转换中的性能损失问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，具有重要影响。
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关键要点
- 本研究提出了一种两相概率脉冲神经元（TPP）。
- 该方法有效解决了脉冲神经网络（SNN）与人工神经网络（ANN）转换中的性能损失问题。
- 引入生物学上合理的TPP可以提升SNN的性能。
- 实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，包括CIFAR-10/100、CIFAR10-DVS和ImageNet。
- 该研究具有潜在的深远影响。
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