论文解读
在二值脉冲上做长短时序建模:SpikCommander 的多视角注意力与上下文 MLP
针对脉冲神经网络在语音命令识别中时序建模弱的问题,论文提出多视角脉冲时间感知注意力与上下文精炼 MLP 构成的 SpikCommander,在 SHD、SSC、GSC 上以 100 时间步取得更高精度,代价是更长的时序展开与更复杂的分支结构。
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针对脉冲神经网络在语音命令识别中时序建模弱的问题,论文提出多视角脉冲时间感知注意力与上下文精炼 MLP 构成的 SpikCommander,在 SHD、SSC、GSC 上以 100 时间步取得更高精度,代价是更长的时序展开与更复杂的分支结构。
语音识别 | 9.8/10
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