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      高灏然,2021年9月入学重庆大学微电子与通信工程学院,推荐免试直接攻读博士学位。当前主要研究方向为深度脉冲神经网络算法研究设计。以第一作者身份在神经科学方向顶级期刊上发表一篇高水平SCI(2区)论文。已发表学术论文3篇,公开发明专利5项。

研究方向

深度脉冲神经网络算法

发表论文

  1. STOP: Spatiotemporal Orthogonal Propagation for Weight-Threshold-Leakage Synergistic Training of Deep Spiking Neural Networks
        Haoran Gao, Xichuan Zhou, Yingcheng Lin, Min Tian, Liyuan Liu, Cong Shi*. Preprint at https://arxiv.org/abs/2411.11082 (2024)


  1. Learnable Leakage and Onset-Spiking Self-Attention in SNNs with Local Error Signals
         Cong Shi, Li Wang, Haoran Gao, Min Tian*. Sensors: 2023, 23(24), 9781. (SCI,3区)

  2. NORP: A Compact Neuromorphic Olfactory Recognition Processor with On-Chip Hybrid Learning
         Cong Shi, Yuxuan Wang, Fengchun Tian, Xiang Fu, Haibing Wang, Jingya Zhang, Haoran Gao, Shukai Duan, Lidan Wang, Min Tian*. IEEE International Conference on Integrated Circuits, Technologies and Applications (ICTA), 2023, 31-32.

  3. High-Accuracy Deep ANN-to-SNN Conversion Using Quantization-Aware Training Framework and Calcium-Gated Bipolar Leaky Integrate & Fire Neuron
         Haoran Gao, Junxian He, Haibing Wang, Tengxiao Wang, Zhengqing Zhong, Jianyi Yu, Ying Wang, Min Tian, Cong Shi*. Frontiers in Neuroscience: 2023, 17, 1141701.(SCI,2区)

  4. An Edge Neuromorphic Hardware with Fast On-Chip Error-Triggered Learning on Compressive Sensed Spikes
         Cong Shi, Jingya Zhang, Tengxiao Wang, Zhengqing Zhong, Junxian He, Haoran Gao, Jianyi Yu, Ping Li, Min Tian*. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs: 2023, 70(7), 2665-2669.(SCI,2区)

  5. A Lightweight Spiking GAN Model for Memristor-Centric Silicon Circuit with On-Chip Reinforcement Adversarial Learning
        Min Tian, Jing Lu*, Haoran Gao, Haibing Wang, Jianyi Yu, Cong Shi. IEEE International Symposium on Circuits & Systems (ISCAS): 2022, 3388-3392.

发明专利

  1. 事件驱动类型芯片中突触权重更新方法、芯片、电子设备.
    石匆*, 王海冰, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 喻剑依, 高灏然, 张靖雅, 陈乐毅, 陈思豪, 庹云鹏. 中国,公开号:CN116629331A,2023-08-22

  2. 基于Ca-LIF神经元模型的Spike-BP片上学习方法、系统及处理器.
    石匆*, 高灏然, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 喻剑依, 王海冰, 陈思豪, 张靖雅, 庹云鹏, 陈乐毅. 中国,公开号:CN116629344A,2023-08-22

  3. 基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片.
    石匆*, 何俊贤, 王海冰, 王腾霄, 张靖雅, 高灏然. 中国,公开号:CN116562350A,2023-08-08

  4. 一种基于液体状态机的脉冲神经网络架构.
    石匆*, 陈乐毅, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 王海冰, 喻剑依, 高灏然. 中国,公开号:CN116562354A,2023-08-08

  5. 深层脉冲神经网络模型及深层SNN片上实时学习处理器.
    石匆*,张靖雅, 田敏, 王腾霄, 何俊贤, 喻剑依, 高灏然, 王海冰, 陈乐毅, 陈思豪, 庹云鹏. 中国,公开号:CN116562344A,2023-08-08

  6. 基于双模式积分点火神经元的片上脉冲编码器.
    石匆*, 庹云鹏, 钟正青, 田敏, 王海冰, 王腾霄, 何俊贤, 陈乐毅, 张靖雅, 王丽, 陈思豪, 高灏然. 中国,公开号:CN116050487A,2023-05-02

  7. 轻量级片上学习FPGA硬件架构及其设计方法.
    石匆*, 张靖雅, 田敏, 王腾霄, 王海冰, 何俊贤, 卢靖, 高灏然. 中国,公开号:CN115115039A,2022-09-27

  8. 一种低光照小像素CFA采样与边缘计算设备适用的去马赛克方法.
    石匆*, 任静, 李睿, 王海冰, 高灏然, 何俊贤, 王腾霄, 王丽. 中国,公开号:CN115082315A,2022-09-20

  9. 基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法、系统及处理器. 
    陈思豪, 石匆*, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 王海冰, 高灏然, 庹云鹏. 中国,公开号:CN115018058A,2022-09-06

  10. 基于忆阻器的可片上强化学习脉冲GAN模型及设计方法. 
    石匆*, 卢靖, 田敏, 王海冰, 喻剑依, 何俊贤, 王腾霄, 高灏然. 中国,公开号:CN114943329A,2022-08-25