基于脉冲膨胀可分离注意力与频域学习的双域令牌混合器
Spatial-frequency token mixer with spiking dilated separable attention and frequency learning
广东工业大学 计算机学院, 广州 510640
摘要
脉冲 Transformer 凭借其高能效与高性能，将SNN的性能提升到了一个新的高度，但其仍面临计算复杂度高、高频信息易丢失等挑战。为此，提出一种双域令牌混合器(SFTM)，包含脉冲膨胀可分离注意力(SDSA)与傅里叶频域学习器(FTFL)两条分支。SDSA 通过大核深度卷积建模长程空间依赖，以线性复杂度降低计算负担；FTFL利用频域变换与自适应加权机制恢复高频细节信息，有效弥补脉冲注意力的低通滤波缺陷。同时，设计脉冲深度前馈网络(SDWFFN)以增强跨通道信息交互。基于上述模块构建的SFformer模型在CIFAR-10/100及多个神经形态数据集上的实验结果表明，其性能相当甚至优于当前主流模型的精度，同时显著降低了计算复杂度与能耗。特别在CIFAR-100上达到81.34%的准确率，相比同类模型的先前最优算法精度提升了3.13%，能耗仅为0.27mJ，验证了该方法在保持高性能的同时具备显著的能效优势。
基金项目
广东省重点领域研发计划项目(2023B1111050010)
广东省自然科学基金资助项目(2025A1515012243)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0303
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第4期
发布历史
[2025-12-18] 优先出版
引用本文
陶慧杏, 陈云华, 陈平华, 等. 基于脉冲膨胀可分离注意力与频域学习的双域令牌混合器 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (4). (2025-12-19). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0303. (Tao Huixing, Chen Yunhua, Chen Pinghua, et al. Spatial-frequency token mixer with spiking dilated separable attention and frequency learning [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (4). (2025-12-19). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0303. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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