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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,521 - 2,524 (4page)
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A conversion method from artificial neural networks to spiking neural networks by mapping the activation of rectified linear units to the firing rates of spiking neurons is a simple method for mitigating the lack of powerful learning algorithms in spiking neural networks. Outlier activation values cause over- and under-firing of spiking neurons that leads to inefficiencies in terms of the number of synaptic operations on neuromorphic hardware. In this paper, we investigate the effect of the refractory period of integrate-and-fire neurons, which is observed in biological neurons to regularize neural firing activity for maintaining balanced activity of the system. In addition, we observe threshold adjustment on the regularized neural activity can improve the stability of the spiking neural networks.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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