FPGA实现脉冲神经网络全片上训练与推理
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FPGA实现脉冲神经网络全片上训练与推理
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AI 综述
研究者提出一种基于FPGA的多层脉冲神经网络实现，推理与训练在同一硬件上完成，采用时间前向训练算法替代BPTT以规避其内存与延迟开销，并用混合精度方案平衡训练稳定性与资源效率。 在MNIST和五个多变量时间序列分类数据集上，全片上训练的SNN精度与用BPTT训练的SNN或LSTM相当，吞吐量比CPU和GPU实现高2.5至6倍，每样本能耗低一个数量级。
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最新进展10月15日 12:00
基于 FPGA 的脉冲神经网络实现时空模式学习与分类报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AI基于 FPGA 的脉冲神经网络实现时空模式学习与分类
研究者提出一种 FPGA 实现的多层脉冲神经网络（SNN），推理与训练均在同一硬件上完成，采用时间前向训练算法规避 BPTT 的内存与延迟开销，并用混合精度方案平衡训练稳定性与资源效率。在 MNIST 和五个多变量时间序列分类数据集上，全片上训练的 SNN 精度与用 BPTT 训练的 SNN 或 LSTM 相当，吞吐量比 CPU 和 GPU 实现高 2.5 至 6 倍，每样本能耗低一个数量级。
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