Neuste Artikel für Spiking-Neuronnetzwerke

Biologische Erkenntnisse erforschen, um Deep Learning Technologien zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie biologische Modelle KI durch spiking neuronale Netzwerke verbessern.

Studie zeigt energieeffiziente Erkennung menschlicher Aktivitäten mit spiking neuronalen Netzwerken in Wearables.

Ein Blick darauf, wie Minimax-Optimierung die Effizienz von Spiking Neural Networks verbessert.

Ein neues Modell verspricht besseres Lernen für künstliche Intelligenz durch hirninspirierten Methoden.

Kombination von DNNs und SNNs mit homomorpher Verschlüsselung, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Einführung reversibler SNN-Knoten für effizientes Training und Speichergebrauch.

Neue Techniken verbessern den Trainingsprozess für spiking neuronale Netzwerke.

Ein neues Modell kombiniert U-Net und Spiking Neural Networks für effiziente Bildaufgaben.

SpikingBERT kombiniert spiking neuronale Netzwerke mit Sprachaufgaben für bessere Energieeffizienz.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Sprachqualität mit energieeffizienten Netzwerken.

Erforschen, wie Gehirnkreise das Lernen und die Informationsverarbeitung verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz, indem sie PINNs in SNNs für wissenschaftliche Anwendungen umwandelt.

Diese Studie verbessert die Leistung von SNN, indem sie axonale Signallaufzeiten berücksichtigt.

Astrozyten verbessern die Leistung und Fehlertoleranz von spiking neuronalen Netzen.

Untersuchen, wie neuromorphe Computer die Effizienz der Satellitenkommunikation verbessern.

Ein neuer Ansatz kombiniert Zustandsraummodelle mit spiking neuronalen Netzwerken für eine bessere Datenverarbeitung.

DPCNNs verbessern die Bilderkennung durch hirnähnliche Verarbeitungsmethoden.

Die Möglichkeiten von SNNs in Edge-Computing-Anwendungen erkunden.

SNNs bieten energieeffiziente Lösungen für NLP-Aufgaben im Vergleich zu traditionellen Modellen.

Entdecke die energieeffiziente Welt der Spiking Neural Networks und ihre einzigartigen Lernmethoden.

Diese Forschung untersucht Schwachstellen in SNNs, die mit föderierten Lerntechniken kombiniert sind.

Neue Methoden verbessern die Energieeffizienz und Leistung von spiking neuronalen Netzwerken.

Die Spyx-Bibliothek verbessert die Effizienz beim Training von spikenden neuronalen Netzen.

Erkunde die Modelle, die Gehirnprozesse durch Spikes nachahmen.

Ein neues Design verbessert spiking neuronale Netzwerke für flexibleres Forschen.

SpikExplorer vereinfacht das Design von energieeffizienten Spiking Neural Networks für tragbare Geräte.

Ein neuer Ansatz verbessert die Hindernisvermeidung bei Robotern durch neuromorphe Computer.

Entdecke, wie neuromorphe Computerkommunikation in Mikronetzen verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Modellleistung durch synaptische Verzögerungen in neuromorphen Systemen.

Neues Modell verbessert die Tiefenschätzung mithilfe von Event-Kameradaten durch effiziente Algorithmen.

Neue Methoden nutzen vektorielle symbolische Architekturen für effizientes Programmieren von neuronalen Netzwerken.

Eine neue Architektur verbessert die Spracherkennung von Maschinen mithilfe von spiking neuronalen Netzwerken.

Ein Überblick über Trainingsmethoden für spiking neuronale Netzwerke und deren Auswirkungen.

Lerne, wie affine Funktionen spiking neuronale Netzwerke verbessern, um die Leistung zu steigern.

Neue Techniken verbessern das Lernen in spiking neuronalen Netzwerken und reduzieren gleichzeitig den Speicherbedarf.

Ein neues Modell verbessert das KI- Lernen, indem es menschliches Bewusstsein nachahmt.

Innovative Methoden verbessern die Effizienz von Spiking Neural Networks.

Dieser Artikel diskutiert, wie GRSNN graphbasierte Denkaufgaben mit synaptischer Verzögerung verbessert.

Entdecke, wie SNNs die Energieeffizienz in autonomen Fahrsystemen verbessern.