Binary Spiking Neural Networks as Causal Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kar, Aditya, Lorini, Emiliano, Masquelier, Timothée |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning Delays in Spiking Neural Networks using Dilated Convolutions with Learnable Spacings
von: Hammouamri, Ilyass, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hammouamri, Ilyass, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dilated Convolution with Learnable Spacings makes visual models more aligned with humans: a Grad-CAM study
von: Chamas, Rabih, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chamas, Rabih, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graded Distributed Belief
von: Lorini, Emiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lorini, Emiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Responsibility in a Multi-Value Strategic Setting
von: Parker, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Parker, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Brain-inspired Computational Modeling of Action Recognition with Recurrent Spiking Neural Networks Equipped with Reinforcement Delay Learning
von: Nadafian, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nadafian, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Computational Grounding of Responsibility Attribution and Anticipation in LTLf
von: De Giacomo, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: De Giacomo, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating LLM Alignment With Human Trust Models
von: Debnath, Anushka, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Debnath, Anushka, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploring Spiking Neural Networks for Binary Classification in Multivariate Time Series at the Edge
von: Ghawaly, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghawaly, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Scalable, Causal, and Energy Efficient Framework for Neural Decoding with Spiking Neural Networks
von: Mentzelopoulos, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mentzelopoulos, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Orientability of Causal Relations in Time Series using Summary Causal Graphs and Faithful Distributions
von: Loranchet, Timothée, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Loranchet, Timothée, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A frugal Spiking Neural Network for unsupervised classification of continuous multivariate temporal data
von: Pokala, Sai Deepesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pokala, Sai Deepesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FrameNet Semantic Role Classification by Analogy
von: Ngo, Van-Duy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ngo, Van-Duy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Revisiting Reset Mechanisms in Spiking Neural Networks for Sequential Modeling: Specialized Discretization for Binary Activated RNN
von: Zhang, Enqi
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Enqi
Veröffentlicht: (2025)
A Computationally Grounded Framework for Cognitive Attitudes (extended version)
von: de Lima, Tiago, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Lima, Tiago, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hyperdimensional Decoding of Spiking Neural Networks
von: Kinavuidi, Cedrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kinavuidi, Cedrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Local Markov Equivalence for PC-style Local Causal Discovery and Identification of Controlled Direct Effects
von: Loranchet, Timothée, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Loranchet, Timothée, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning with Spike Synchrony in Spiking Neural Networks
von: Tian, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tian, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural Network Causal Explanation via Neural Causal Models
von: Behnam, Arman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Behnam, Arman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Learning and Explaining Indirect Causal Effects in Neural Networks
von: Reddy, Abbavaram Gowtham, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Reddy, Abbavaram Gowtham, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fully Spiking Neural Network for Legged Robots
von: Jiang, Xiaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jiang, Xiaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Spike Accumulation Forwarding for Effective Training of Spiking Neural Networks
von: Saiin, Ryuji, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Saiin, Ryuji, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficiently Training Time-to-First-Spike Spiking Neural Networks from Scratch
von: Che, Kaiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Che, Kaiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SpikeFI: A Fault Injection Framework for Spiking Neural Networks
von: Spyrou, Theofilos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Spyrou, Theofilos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Training of Spiking Neural Networks by Spike-aware Data Pruning
von: Ma, Chenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Chenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spikingformer: A Key Foundation Model for Spiking Neural Networks
von: Zhou, Chenlin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Chenlin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
BadSNN: Backdoor Attacks on Spiking Neural Networks via Adversarial Spiking Neuron
von: Miah, Abdullah Arafat, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Miah, Abdullah Arafat, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Probabilistic Modeling of Spiking Neural Networks with Contract-Based Verification
von: Yao, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integer-Valued Training and Spike-Driven Inference Spiking Neural Network for High-performance and Energy-efficient Object Detection
von: Luo, Xinhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Xinhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parallel Hyperparameter Optimization Of Spiking Neural Network
von: Firmin, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Firmin, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Continual Learning with Columnar Spiking Neural Networks
von: Larionov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Larionov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Membership Privacy Evaluation in Deep Spiking Neural Networks
von: Li, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Integration of Contrastive Predictive Coding and Spiking Neural Networks
von: Bilgiç, Emirhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bilgiç, Emirhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Binary Neural Networks for Large Language Model: A Survey
von: Liu, Liangdong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Liangdong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stable Spike: Dual Consistency Optimization via Bitwise AND Operations for Spiking Neural Networks
von: Ding, Yongqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ding, Yongqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SpikeExplorer: hardware-oriented Design Space Exploration for Spiking Neural Networks on FPGA
von: Padovano, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Padovano, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Efficient Deep Spiking Neural Networks Construction with Spiking Activity based Pruning
von: Li, Yaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spark: Modular Spiking Neural Networks
von: Franco, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Franco, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Continuous Spiking Graph Neural Networks
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Head-Tail-Aware KL Divergence in Knowledge Distillation for Spiking Neural Networks
von: Zhang, Tianqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Tianqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding the Functional Roles of Modelling Components in Spiking Neural Networks
von: Yin, Huifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Huifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Learning Delays in Spiking Neural Networks using Dilated Convolutions with Learnable Spacings
von: Hammouamri, Ilyass, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Dilated Convolution with Learnable Spacings makes visual models more aligned with humans: a Grad-CAM study
von: Chamas, Rabih, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Graded Distributed Belief
von: Lorini, Emiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Responsibility in a Multi-Value Strategic Setting
von: Parker, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Brain-inspired Computational Modeling of Action Recognition with Recurrent Spiking Neural Networks Equipped with Reinforcement Delay Learning
von: Nadafian, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)