Spikformer结合自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），将Transformer架构应用于SNN设计。它引入了Spike自注意力（SSA）模块，在许多数据集上实现了最先进的性能。通过用非参数线性变换替换SSA，Spikformer可以加速，降低时间复杂度。大量实验表明，与SSA相比，线性变换具有更高的准确性和更快的速度。

Spikformer结合了自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），将Transformer架构应用于SNN设计。它引入了脉冲自注意力（SSA）模块，在各种数据集上实现了最先进的性能。通过使用非参数线性变换，Spikformer可以加速，降低时间复杂度。大量实验表明，与SSA相比，线性变换具有更高的准确性和更快的训练/推理速度。

Spikformer结合了自注意力机制和脉冲神经网络（SNNs），将Transformer架构应用于SNN设计。它引入了脉冲自注意力（SSA）模块，在许多数据集上实现了最先进的性能。通过用非参数线性变换替换SSA，Spikformer可以加速，降低时间复杂度。大量实验表明，与SSA相比，线性变换具有更高的准确性和更快的训练/推理速度。

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。

Spikformer是一种将Transformer架构应用于脉冲神经网络（SNNs）设计的方法，通过使用脉冲自注意力（SSA）模块来混合稀疏视觉特征，并通过将SSA替换为非参数化的线性变换（LT）来加速。实验结果表明，具有LT的Spikformer在神经形态学数据集上具有更高的准确率，并且训练和推断速度更快，内存使用量更少。

该论文介绍了一种名为 Spikformer 的新型神经网络架构，将自注意力能力和脉冲神经网络相结合，使用脉冲形式的查询、键和值来混合稀疏视觉特征，展示了强大的性能和效率。该论文还证明了 Spikformer 架构可以通过将脉冲自注意力替换为非参数化的线性变换来加速，并在神经形态学数据集上实现了更高的准确率和更快的训练速度。

本文介绍了改进的脉冲变压器（Spikformer）用于处理语言任务，并提出了两阶段知识蒸馏方法来训练它。通过从BERT对无标签文本进行知识蒸馏的预训练和再次从BERT进行微调，训练出的SpikeBERT模型在英文和中文文本分类任务上表现优于最先进的SNNs，甚至与BERT相当，并且能够降低能量消耗。