Điện toán Dạng thần kinh

• Cảm hứng sinh học: nơ-ron xung, độ dẻo khớp thần kinh, mã hóa thời gian
• Mạng nơ-ron xung (SNN): mô hình tích hợp-và-phóng xung (LIF, IF), thời điểm xung
• Học trong SNN: STDP (độ dẻo phụ thuộc thời điểm xung), phương pháp gradient thay thế, chuyển đổi từ ANN
• Phần cứng dạng thần kinh: Intel Loihi 2, IBM TrueNorth, SpiNNaker, BrainScaleS
• Tính toán hướng sự kiện: xử lý bất đồng bộ, hiệu quả năng lượng
• Camera sự kiện (DVS): cảm biến thị giác dạng thần kinh, dữ liệu thời gian thưa
• Ứng dụng: suy luận biên công suất thấp, robot, cảm biến luôn bật
• So sánh với học sâu truyền thống: độ trễ, năng lượng, độ chính xác — đánh đổi