基于异构网络与混合编码的快速智能神经形态传感器

神经形态架构非常适合于实现能够对环境变化作出反应、学习并响应的智能传感器。我们的工作以昆虫大脑为模型，以理解如何利用包含不同类型神经元与编码的异构架构，来创建集成输入处理、评估与响应的系统。在此我们展示时间与速率编码的组合如何能够产生快速传感器，其仅用少数几个周期即可对输入生成假设，并将该假设作为次级输入用于更细致的分析。