0. Abstract- 배경: 기존의 신경망보다 에너지 효율적인 대안으로 Spiking Neural Networks (SNNs)가 주목받고 있음. - 문제점: 대부분의 SNN 하드웨어는 CNN 기반이며, Transformer 기반 SNN은 소수에 불과하고 성능도 경쟁력이 떨어짐.- Contribution: 이 논문은 Transformer 기반의 스파이크 중심 아키텍처인 Meta-SpikeFormer를 제안=> 이는 낮은 전력, 높은 성능, 다양한 시각 과제 처리 가능, 차세대 뉴로모픽 칩 설계에 영감을 주는 meta-architecture 1. Introduction- 고유한 스파이크 구동 방식은 SNN이 뉴로모픽 칩에서 실행될 때 스파이킹 뉴런의 일부만이 활성화되어 희소한 시냅스 누적(AC)을 실행하..
