arXiv Artificial Intelligence· Jingang Jin, Yue Ma, Zhenhang Zhang, Qinru Qiu·· 20 小时前AI 评分24
基于 FPGA 的脉冲神经网络实现时空模式学习与分类
An FPGA-Based Spiking Neural Network for Spatiotemporal Pattern Learning and Classification
AI 导读
研究者提出一种 FPGA 实现的多层脉冲神经网络（SNN），推理与训练均在同一硬件上完成，采用时间前向训练算法规避 BPTT 的内存与延迟开销，并用混合精度方案平衡训练稳定性与资源效率。在 MNIST 和五个多变量时间序列分类数据集上，全片上训练的 SNN 精度与用 BPTT 训练的 SNN 或 LSTM 相当，吞吐量比 CPU 和 GPU 实现高 2.5 至 6 倍，每样本能耗低一个数量级。
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