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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,380 - 2,384 (5page)
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Spiking Neural Networks (SNNs), recognized as the third generation of neural networks, mimic human neural processes and are known for their exceptional energy efficiency. Unlike traditional artificial neural networks (ANNs) that compute through differential equations across all neurons, SNNs only activate neurons that fire based on spike events, significantly enhancing energy efficiency. This spike-based processing mirrors how humans efficiently manage vast amounts of data daily, converting sensory inputs into spikes for effective processing. Recent research in this area, known as "Neural Code," focuses on engineering how sensory organs translate information into spikes. The latency encoding proposed in this study adjusts the timing of spikes based on data intensity to optimize sensitivity and response time, improving on traditional latency sensitivity approaches. This study proposes an advanced spike coding technique that dynamically adjusts sensitivity to the intensity of input data, promising robust performance across diverse datasets.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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