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[期刊论文] 作者：陈光耀, 彭佩玺, 田永鸿,
来源：中国科学:技术科学 年份：2020
深度神经网络（deep neural network, DNN）目前已经在很多视觉识别任务中达到了超越人类性能的表现.然而,将深度神经网络部署到真实场景的终端设备面临着两个挑战:首先,目前的深度神经网络模型非常耗费计算资源和内存,很难直接应用在资源受限的终端设备上;其次,真......
[期刊论文] 作者：陈鼎, 黄杨茹, 彭佩玺, 黄铁军, 田永鸿,
来源：计算机学报 年份：2020
借助人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN），深度强化学习在游戏、机器人等复杂控制任务中取得了巨大的成功.然而，在认知能力与计算效率等方面，深度强化学习与大脑中的奖励学习机制相比仍存在着巨大的差距.受大脑中基于脉冲的通信方式启发，脉冲神经网络（Spiking......
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