arXiv Computer Vision· Han Wang, Jingyuan Bao, Juntao Wu, Saiao Zhou, Yuman Nie·· 7 小时前AI 评分31
无时钟学习：分区不变神经网络
Learning Without Clocks: Partition-Invariant Neural Network
AI 导读
研究提出时间介导非交换（TM）模型，证明事件更新两两可交换即可让输出不受同时事件处理顺序影响、对时间戳连续，并给出分辨率鲁棒性界。据此构建的 Clock-Free Event（CFE）层对事件数线性，在 DVS128 Gesture 上比同构加法状态高 3.5-9.1 分，在 SHD 和 Speech Commands 上分别高 24.5 和 30.6 分。
来源：arXiv Computer Vision · arxiv.org