本次研究融合了注意力脉冲动态计算的类脑神经形态系统级芯片Speck原理示意图。中国科学院自动化研究所/供图

　　李国齐指出，针对脉冲神经网络(SNN)在更高层面，比如时间维度中不能根据输入难易度调整其脉冲发放等“动态失衡”问题，这项研究基于注意力机制的神经形态脉冲动态计算框架，在多种粒度上实现对不同的输入进行有区分地动态响应。同时，Speck软件工具链编程框架支持动态计算脉冲神经网络算法训练和部署。

　　该研究的实验结果表明，注意力机制可使得脉冲神经网络具备动态计算能力，即根据输入难易度调整其脉冲发放模式解决“动态失衡”问题，在显著降低功耗的同时，提升任务性能。在一个动态视觉传感数据集上，融合脉冲动态计算的Speck在任务精度提升9%的同时，平均功耗由9.5毫瓦降低至3.8毫瓦。(完)

【编辑:刘欢】

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