Core Concepts
SNNへの高精度かつ低遅延なアプローチを提案する。
Stats
SNNは指定されたニューロモーフィックプロセッサ上でANNよりもはるかに低いエネルギー消費と遅延を実現可能。
提案手法は16タイムステップ以下の超低遅延下で既存のスパイクベース検出アルゴリズムと比較して顕著な回帰性能向上を示す。
Quotes
"Spiking neural networks (SNNs) operating with asynchronous discrete events show higher energy efficiency with sparse computation."
"We propose a two-stage conversion algorithm to minimize quantization error, clipping error, and residual membrane potential representation error."