我国科学家构建开源深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”

【环球网科技综合报道】10月12日消息，据中国科学院自动化研究所消息，中国科学院自动化研究所李国齐研究员与北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建并开源了深度脉冲神经网络学习框架SpikingJelly（中文名：惊蜇）。

据悉，SpikingJelly（惊蜇）提供了全栈式的脉冲深度学习解决方案，支持神经形态数据处理、深度SNN的构建、替代梯度训练、ANN转换SNN、权重量化和神经形态芯片部署等功能。

由中国科学家完成的这项深度脉冲神经网络学习框架研究重要成果论文，近日在国际著名学术期刊《科学》旗下《科学进展》(Science Advances)在线发表。

目前，基于SpikingJelly（惊蜇）的研究工作已经大量出版，将SNN的应用从简单的MNIST数据集分类扩展到人类水平的ImageNet图像分类、网络部署、事件相机数据处理等实际应用。此外，一些尖端前沿领域的探索也被报道，包括可校准的神经形态感知系统、神经形态忆阻器、事件驱动加速器硬件设计等。

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