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  • [2407. 20590] Exploring Liquid Neural Networks on Loihi-2 - arXiv. org
    We introduce a pioneering approach to image classification on the CIFAR-10 dataset by implementing Liquid Neural Networks (LNNs) on state-of-the-art neuromorphic hardware platforms Our Loihi-2 ASIC-based architecture demonstrates exceptional performance, achieving a remarkable accuracy of 91 3% while consuming only 213 microJoules per frame
  • MIT又出“液态神经网络”惊人神作，再一次向世人证明 LNN . . .
    首次在Loihi-2芯片上实现LNN，在CIFAR-10数据集上达到91 3%准确率，每帧能耗仅213微焦耳，显著优于传统DNN、CNN和SNN模型。 动态适应性与稳定性 通过微分方程建模神经元动态特性，无需循环连接即可保持系统稳定性，且能根据输入动态调整网络参数，适应
  • MIT液体神经网络LNN：Transformer后的新趋势，引领AI技术 . . .
    首次在Loihi-2芯片上实现LNN，在CIFAR-10数据集上达到91 3%准确率，每帧能耗仅213微焦耳，显著优于传统DNN、CNN和SNN模型。 通过微分方程建模神经元动态特性，无需循环连接即可保持系统稳定性，且能根据输入动态调整网络参数，适应复杂时序数据。 展示了LNN在无线通信（MIMO信道预测）、自动驾驶（CALNet多传感器融合）、医疗（实时患者 数据分析）等领域的实际应用案例。 提出LTC-SE算法优化资源受限场景下的计算效率，结合神经形态硬件的并行性和低功耗特性，为边缘计算提供新范式。 融合生物神经元模型与连续时间动态系统理论，提升LNN对时序依赖的建模能力。 求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
  • Exploring Liquid Neural Networks on Loihi-2 - 道客巴巴
    It provides an in-depth analysis of LiquidState Machines (LSMs) and explores the adaptation of LNNarchitectures to neuromorphic systems, highlighting the theoreticalfoundations and practical applications
  • (PDF) Exploring Liquid Neural Networks on Loihi-2 - ResearchGate
    We introduce a pioneering approach to image classification on the CIFAR-10 dataset by implementing Liquid Neural Networks (LNNs) on state-of-the-art neuromorphic hardware platforms Our
  • Exploring Liquid Neural Networks on Loihi-2 - arXiv. org
    We introduce a pioneering approach to image classification on the CIFAR-10 dataset by implementing Liquid Neural Networks (LNNs) on state-of-the-art neuromorphic hardware platforms Our Loihi-2 ASIC-based architecture demonstrates exceptional performance, achieving a remarkable accuracy of 91 3% while consuming only 213 microJoules per frame
  • Exploring Liquid Neural Networks On Loihi-2: Wiktoria Agata Pawlak . . .
    We introduce a pioneering substantial gap persisted between the computational intelligence approach to image classification on the CIFAR-10 dataset by of biological brains and the capabilities of deep learning models implementing Liquid Neural Networks (LNNs) on state-of-the- This gap is particularly evident in areas such as representation
  • 细说液体神经网络：新型模型结构的崛起 - 知乎
    摘要: 该论文探讨了在 Loihi-2神经形态芯片 上实现液体神经网络的可能性，提出了一种简化的LTC网络（LTC-SE），并展示了其在硬件平台上的应用潜力。 Generalized Framework for Liquid Neural Network upon Sequential and Non-Sequential Tasks


















中文字典-英文字典  2005-2009