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Joint A-SNN: Joint Training of Artificial and Spiking Neural Networks via Self-Distillation and Weight Factorization., , , , , , und . CoRR, (2023)IM-Loss: Information Maximization Loss for Spiking Neural Networks., , , , , , und . NeurIPS, (2022)Membrane Potential Batch Normalization for Spiking Neural Networks., , , , , , , und . ICCV, Seite 19363-19373. IEEE, (2023)RMP-Loss: Regularizing Membrane Potential Distribution for Spiking Neural Networks., , , , , , , und . ICCV, Seite 17345-17355. IEEE, (2023)Spiking PointNet: Spiking Neural Networks for Point Clouds., , , , , , und . CoRR, (2023)Enhancing Representation of Spiking Neural Networks via Similarity-Sensitive Contrastive Learning., , , , , , und . AAAI, Seite 16926-16934. AAAI Press, (2024)RecDis-SNN: Rectifying Membrane Potential Distribution for Directly Training Spiking Neural Networks., , , , , , und . CVPR, Seite 326-335. IEEE, (2022)Reducing Information Loss for Spiking Neural Networks., , , , , , , , und . ECCV (11), Volume 13671 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 36-52. Springer, (2022)Real Spike: Learning Real-Valued Spikes for Spiking Neural Networks., , , , , , , und . ECCV (12), Volume 13672 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 52-68. Springer, (2022)Ternary Spike: Learning Ternary Spikes for Spiking Neural Networks., , , , , , und . AAAI, Seite 12244-12252. AAAI Press, (2024)