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标题: 脉冲神经网络与Transformer架构的融合：类脑计算的新范式 [打印本页]

作者: 欢乐狗 时间: 8 小时前
标题: 脉冲神经网络与Transformer架构的融合：类脑计算的新范式
目录

引言
脉冲神经网络（SNNs）与Transformer的背景
双模态融合的整体思绪与架构设计
训练与性能评估
硬件适配与扩展应用

一、引言

类脑计算是人工智能领域的重要研究方向，旨在模仿人类大脑的头脑与计算模式，突破传统深度学习模子在可表明性、能效和动态处理等方面的瓶颈。脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）与Transformer架构的结合，已成为当前学术界和工业界广泛关注的热门，尤其是在低功耗、高效能场景下的应用展现了巨大的潜力。这种融合不仅继续了脉冲化神经元模子对时序数据的高效处理上风，还融合了Transformer在全局依赖建模与自留意力机制方面的强大能力，从而开辟了一个全新的计算范式。
本文旨在探讨脉冲神经网络与Transformer架构融合的技能路径，分析其理论基础、架构设计及现实应用，讨论该模子在提升能效、扩展性以及应对复杂时空数据方面的潜力。
二、脉冲神经网络（SNNs）与Transformer的背景

2.1 脉冲神经网络的生物学基础

脉冲神经网络模仿了生物神经元的放电过程，能以时序方式对输入信号举行编码，具有以下突出特征&#x

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