基于漏积积分-放电神经元的采样稀疏性研究
信号处理
2024-10-24 v1 神经与进化计算
摘要
与传统周期性感知方法不同，神经器工程采取仿生事件式感知范式，事件主要由感知刺激的变化触发。我们以严格的数学方式表明，基于漏积积分-放电神经元(LIF)或发送-Delta(SOD)的阈值表示方法，与一种保证在Alexiewicz范数下满足逼近条件的模拟-脉冲转换相关联，该转换能够实现最大稀疏性。
引用
@article{arxiv.2410.17441,
title = {On the Sampling Sparsity of Neuromorphic Analog-to-Spike Conversion based on Leaky Integrate-and-Fire},
author = {Bernhard A. Moser and Michael Lunglmayr},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.17441},
year = {2024}
}