进化高效的深度脉冲神经网络遗传编码

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了现有脉冲神经网络（SNN）模型在高计算成本方面的不足。通过设计一种动态进化的高效遗传编码策略，该策略优化大规模深度SNN，显著降低了参数数量和能耗。实验结果表明，该方法在CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet上训练的模型参数减少约50\%到80\%，性能提升0.21\%到4.38\%，展示了遗传编码在SNN优化中的优势。

本研究提出了一种动态进化的遗传编码策略，优化脉冲神经网络（SNN），有效降低了参数和能耗。实验结果表明，模型参数减少50%至80%，性能提升0.21%至4.38%。

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