Zobrazeno 1 - 10
of 75
pro vyhledávání: '"Jungeblut, Thorsten"'
Publikováno v:
Proceedings of the 5th Northern Lights Deep Learning Conference ({NLDL}), PMLR 233:220-227, 2024
In this article, we propose a novel standalone hybrid Spiking-Convolutional Neural Network (SC-NN) model and test on using image inpainting tasks. Our approach uses the unique capabilities of SNNs, such as event-based computation and temporal process
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.08861
With the motivation and the difficulties that currently exist in comprehending and utilizing the promising features of SNNs, we proposed a novel run-time multi-core architecture-based simulator called "RAVSim" (Runtime Analysis and Visualization Simu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.12061
Autor:
Klarhorst, Christian, Flasskamp, Martin, Ax, Johannes, Jungeblut, Thorsten, Kelly, Wayne, Porrmann, Mario, Rückert, Ulrich
This paper introduces a methodology to develop energy models for the design space exploration of embedded many-core systems. The design process of such systems can benefit from sophisticated models. Software and hardware can be specifically optimized
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1801.04242
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sanaullah, ., Koravuna, Shamini, Rückert, Ulrich, Jungeblut, Thorsten, Iliadis, Lazaros, Jayne, Chrisina, Tefas, Anastasios, Pimenidis, Elias
Publikováno v:
Engineering Applications of Neural Networks ISBN: 9783031082221
Spiking Neural Networks (SNNs) reduce the computational complexity compared to traditional artificial neural networks (ANN) by introducing the spike coding method and the nonlinear activated neuron model and transmitting only the binary spike events.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bd553d4b4b6748e12a97d072ec10d2a5
https://doi.org/10.1007/978-3-031-08223-8_4
https://doi.org/10.1007/978-3-031-08223-8_4