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摘要 — 我们介绍了用于神经形态处理器上的在线小样本学习的替代梯度在线错误触发学习 (SOEL) 系统。SOEL 学习系统结合了迁移学习和计算神经科学与深度学习的原理。我们表明，在神经形态硬件上实施的部分训练的深度脉冲神经网络 (SNN) 可以快速在线适应域内的新数据类别。发生错误时会触发 SOEL 更新，从而以更少的更新实现更快的学习。以手势识别为例，我们表明 SOEL 可用于对新类别的预记录手势数据进行在线小样本学习，以及从动态主动像素视觉传感器实时传输到英特尔 Loihi 神经形态研究处理器的数据中快速在线学习新手势。
神经形态处理器上的在线小样本手势学习
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