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
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
