会员服务
Neural Networks · 优化器 · Networking · Performer · Boosting（一种模型训练加速方式） ·
2023 年 12 月 20 日
Energy-efficient Spiking Neural Network Equalization for IM/DD Systems with Optimized Neural Encoding
翻译：暂无翻译
Alexander von Bank,Eike-Manuel Edelmann,Laurent Schmalen
Alexander von Bank,Eike-Manuel Edelmann,Laurent Schmalen
from arxiv, Accepted for publication at OFC 2024

We propose an energy-efficient equalizer for IM/DD systems based on spiking neural networks. We optimize a neural spike encoding that boosts the equalizer's performance while decreasing energy consumption.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

神经网络（Neural Networks）是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛，以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交，有助于全面的神经网络研究，从行为和大脑建模，学习算法，通过数学和计算分析，系统的工程和技术应用，大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流，并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此，神经网络编委会代表的专家领域包括心理学，神经生物学，计算机科学，工程，数学，物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学，神经科学，学习系统，数学和计算分析、工程和应用。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Volterra积分微分方程的多区间Chebyshev和Legendre谱配置法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
V-STaR: Training Verifiers for Self-Taught Reasoners
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
Efficient Fine-Tuning with Domain Adaptation for Privacy-Preserving Vision Transformer
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
Fine-Tuning Surrogate Gradient Learning for Optimal Hardware Performance in Spiking Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
PromptCrypt: Prompt Encryption for Secure Communication with Large Language Models
PromptCrypt: Prompt Encryption for Secure Communication with Large Language Models
Arxiv
0+阅读 · 2月8日
Linear Convergence of Entropy-Regularized Natural Policy Gradient with Linear Function Approximation
Arxiv
0+阅读 · 2月8日
Genetic-guided GFlowNets: Advancing in Practical Molecular Optimization Benchmark
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
Knowledge Graph Alignment Network with Gated Multi-hop Neighborhood Aggregation
Arxiv
18+阅读 · 2019年11月20日
Extreme Language Model Compression with Optimal Subwords and Shared Projections
Extreme Language Model Compression with Optimal Subwords and Shared Projections
Arxiv
18+阅读 · 2019年9月25日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
Neural Networks
优化器
Networking
Performer
Boosting（一种模型训练加速方式）
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
V-STaR: Training Verifiers for Self-Taught Reasoners
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
Efficient Fine-Tuning with Domain Adaptation for Privacy-Preserving Vision Transformer
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
Fine-Tuning Surrogate Gradient Learning for Optimal Hardware Performance in Spiking Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 2月9日
PromptCrypt: Prompt Encryption for Secure Communication with Large Language Models
PromptCrypt: Prompt Encryption for Secure Communication with Large Language Models
Arxiv
0+阅读 · 2月8日
Linear Convergence of Entropy-Regularized Natural Policy Gradient with Linear Function Approximation
Arxiv
0+阅读 · 2月8日
Genetic-guided GFlowNets: Advancing in Practical Molecular Optimization Benchmark
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
Knowledge Graph Alignment Network with Gated Multi-hop Neighborhood Aggregation
Arxiv
18+阅读 · 2019年11月20日
Extreme Language Model Compression with Optimal Subwords and Shared Projections
Extreme Language Model Compression with Optimal Subwords and Shared Projections
Arxiv
18+阅读 · 2019年9月25日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Volterra积分微分方程的多区间Chebyshev和Legendre谱配置法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top