Littérature scientifique sur le sujet « Spiking neural works »
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Articles de revues sur le sujet "Spiking neural works"
Ponghiran, Wachirawit, et Kaushik Roy. « Spiking Neural Networks with Improved Inherent Recurrence Dynamics for Sequential Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 8001–8. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20771.
Texte intégralChunduri, Raghavendra K., et Darshika G. Perera. « Neuromorphic Sentiment Analysis Using Spiking Neural Networks ». Sensors 23, no 18 (6 septembre 2023) : 7701. http://dx.doi.org/10.3390/s23187701.
Texte intégralSzczęsny, Szymon, Damian Huderek et Łukasz Przyborowski. « Spiking Neural Network with Linear Computational Complexity for Waveform Analysis in Amperometry ». Sensors 21, no 9 (10 mai 2021) : 3276. http://dx.doi.org/10.3390/s21093276.
Texte intégralNgu, Huynh Cong Viet, et Keon Myung Lee. « Effective Conversion of a Convolutional Neural Network into a Spiking Neural Network for Image Recognition Tasks ». Applied Sciences 12, no 11 (6 juin 2022) : 5749. http://dx.doi.org/10.3390/app12115749.
Texte intégralNgu, Huynh Cong Viet, et Keon Myung Lee. « Effective Conversion of a Convolutional Neural Network into a Spiking Neural Network for Image Recognition Tasks ». Applied Sciences 12, no 11 (6 juin 2022) : 5749. http://dx.doi.org/10.3390/app12115749.
Texte intégralYan, Zhanglu, Jun Zhou et Weng-Fai Wong. « Near Lossless Transfer Learning for Spiking Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 12 (18 mai 2021) : 10577–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17265.
Texte intégralKim, Youngeun, Yuhang Li, Hyoungseob Park, Yeshwanth Venkatesha, Anna Hambitzer et Priyadarshini Panda. « Exploring Temporal Information Dynamics in Spiking Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8308–16. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26002.
Texte intégralMárquez-Vera, Carlos Antonio, Zaineb Yakoub, Marco Antonio Márquez Vera et Alfian Ma'arif. « Spiking PID Control Applied in the Van de Vusse Reaction ». International Journal of Robotics and Control Systems 1, no 4 (25 novembre 2021) : 488–500. http://dx.doi.org/10.31763/ijrcs.v1i4.490.
Texte intégralWu, Yujie, Lei Deng, Guoqi Li, Jun Zhu, Yuan Xie et Luping Shi. « Direct Training for Spiking Neural Networks : Faster, Larger, Better ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 1311–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011311.
Texte intégralLourenço, J., Q. R. Al-Taai, A. Al-Khalidi, E. Wasige et J. Figueiredo. « Resonant Tunnelling Diode – Photodetectors for spiking neural networks ». Journal of Physics : Conference Series 2407, no 1 (1 décembre 2022) : 012047. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2407/1/012047.
Texte intégralThèses sur le sujet "Spiking neural works"
Ali, Elsayed Sarah. « Fault Tolerance in Hardware Spiking Neural Networks ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS310.
Texte intégralArtificial Intelligence (AI) and machine learning algorithms are taking up the lion's share of the technology market nowadays, and hardware AI accelerators are foreseen to play an increasing role in numerous applications, many of which are mission-critical and safety-critical. This requires assessing their reliability and developing cost-effective fault tolerance techniques; an issue that remains largely unexplored for neuromorphic chips and Spiking Neural Networks (SNNs). A tacit assumption is often made that reliability and error-resiliency in Artificial Neural Networks (ANNs) are inherently achieved thanks to the high parallelism, structural redundancy, and the resemblance to their biological counterparts. However, prior work in the literature unraveled the falsity of this assumption and exposed the vulnerability of ANNs to faults. This requires assessing their reliability and developing cost-effective fault tolerance techniques; an issue that remains largely unexplored for neuromorphic chips and Spiking Neural Networks (SNNs). In this thesis, we tackle the subject of testing and fault tolerance in hardware SNNs. We start by addressing the issue of post-manufacturing test and behavior-oriented self-test of hardware neurons. Then we move on towards a global solution for the acceleration of testing and resiliency analysis of SNNs against hardware-level faults. We also propose a neuron fault tolerance strategy for SNNs, optimized for low area and power overhead. Finally, we present a hardware case-study which would be used as a platform for demonstrating fault-injection experiments and fault-tolerance capabilities
Chapitres de livres sur le sujet "Spiking neural works"
Antonietti, Alberto, Claudia Casellato, Egidio D’Angelo et Alessandra Pedrocchi. « Computational Modelling of Cerebellar Magnetic Stimulation : The Effect of Washout ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 35–46. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-82427-3_3.
Texte intégralvan Albada, Sacha J., Jari Pronold, Alexander van Meegen et Markus Diesmann. « Usage and Scaling of an Open-Source Spiking Multi-Area Model of Monkey Cortex ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 47–59. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-82427-3_4.
Texte intégralZheng, Honghao, et Yang Cindy Yi. « Spiking Neural Encoding and Hardware Implementations for Neuromorphic Computing ». Dans Neuromorphic Computing [Working Title]. IntechOpen, 2023. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.113050.
Texte intégralFrick, Nikolay. « Neuromorphic Computing with Resistive Memory and Bayesian Machines ». Dans Memristors - the Fourth Fundamental Circuit Element - Theory, Device, and Applications [Working Title]. IntechOpen, 2023. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.1003254.
Texte intégralGamez, David. « The Simulation of Spiking Neural Networks ». Dans Handbook of Research on Discrete Event Simulation Environments, 337–58. IGI Global, 2010. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60566-774-4.ch015.
Texte intégralDumesnil, Etienne, Philippe-Olivier Beaulieu et Mounir Boukadoum. « Single SNN Architecture for Classical and Operant Conditioning Using Reinforcement Learning ». Dans Robotic Systems, 786–810. IGI Global, 2020. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-1754-3.ch041.
Texte intégralCabarle, F., H. Adorna et M. A. Martínez-del-Amor. « Simulating Spiking Neural P Systems Without Delays Using GPUs ». Dans Natural Computing for Simulation and Knowledge Discovery, 109–21. IGI Global, 2014. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-4253-9.ch006.
Texte intégralTang, Tiong Yew, Simon Egerton et János Botzheim. « Spiking Reflective Processing Model for Stress-Inspired Adaptive Robot Partner Applications ». Dans Rapid Automation, 1047–66. IGI Global, 2019. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-8060-7.ch049.
Texte intégralAhmed, L. Jubair, S. Dhanasekar, K. Martin Sagayam, Surbhi Vijh, Vipin Tyagi, Mayank Singh et Alex Norta. « Introduction to Neuromorphic Computing Systems ». Dans Advances in Systems Analysis, Software Engineering, and High Performance Computing, 1–29. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-6596-7.ch001.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Spiking neural works"
Zhang, Duzhen, Tielin Zhang, Shuncheng Jia, Qingyu Wang et Bo Xu. « Recent Advances and New Frontiers in Spiking Neural Networks ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/790.
Texte intégralWang, Yuchen, Kexin Shi, Chengzhuo Lu, Yuguo Liu, Malu Zhang et Hong Qu. « Spatial-Temporal Self-Attention for Asynchronous Spiking Neural Networks ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/344.
Texte intégralLiu, Qianhui, Dong Xing, Huajin Tang, De Ma et Gang Pan. « Event-based Action Recognition Using Motion Information and Spiking Neural Networks ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/240.
Texte intégralWang, Yuchen, Malu Zhang, Yi Chen et Hong Qu. « Signed Neuron with Memory : Towards Simple, Accurate and High-Efficient ANN-SNN Conversion ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/347.
Texte intégralCheng, Xiang, Yunzhe Hao, Jiaming Xu et Bo Xu. « LISNN : Improving Spiking Neural Networks with Lateral Interactions for Robust Object Recognition ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/211.
Texte intégralZhu, Zulun, Jiaying Peng, Jintang Li, Liang Chen, Qi Yu et Siqiang Luo. « Spiking Graph Convolutional Networks ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/338.
Texte intégralMorozov, Alexander, Karine Abgaryan et Dmitry Reviznikov. « SIMULATION OF A NEUROMORPHIC NETWORK ON MEMRISTIVE ELEMENTS WITH 1T1R KROSSBAR ARCHITECTURE ». Dans International Forum “Microelectronics – 2020”. Joung Scientists Scholarship “Microelectronics – 2020”. XIII International conference «Silicon – 2020». XII young scientists scholarship for silicon nanostructures and devices physics, material science, process and analysis. LLC MAKS Press, 2020. http://dx.doi.org/10.29003/m1638.silicon-2020/322-325.
Texte intégralLiu, Xiyu, et Hongyan Zhang. « Spiking DNA neural trees with applications to conceptual design ». Dans 2011 15th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/cscwd.2011.5960085.
Texte intégralHong, Shen, Liu Ning, Li Xiaoping et Wang Qian. « A cooperative method for supervised learning in Spiking neural networks ». Dans 2010 14th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/cscwd.2010.5472007.
Texte intégralJimeno Yepes, Antonio, Jianbin Tang et Benjamin Scott Mashford. « Improving Classification Accuracy of Feedforward Neural Networks for Spiking Neuromorphic Chips ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/274.
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