Spatio-Temporal Cluster-Triggered Encoding for Spiking Neural Networks
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للترميز المحفز بالتكتل المكاني-الزماني يستفيد من التكتل المكاني ثنائي الأبعاد والتماسك الزماني ثلاثي الأبعاد لتوليد سلاسل نبضات فعالة ومدركة للبنية، محققةً دقة تصنيف فائقة بعدد أقل من النبضات على مجموعة بيانات N-MNIST مقارنة بالطرق التقليدية.