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All-memristive neuromorphic computing with level-tuned neurons

Stanislaw Andrzej Wozniak, Angeliki Pantazi

In the new era of cognitive computing, systems will be able to learn and interact with the environment in ways that will drastically enhance the capabilities of current processors, especially in extracting knowledge from vast amount of data obtained from m ...

Iop Publishing Ltd2016

Learning spatio-temporal patterns in the presence of input noise using phase-change memristors

Stanislaw Andrzej Wozniak, Angeliki Pantazi

Neuromorphic systems increasingly attract research interest owing to their ability to provide biologically inspired methods of computing, alternative to the classic von Neumann architecture. In these systems, computing relies on spike-based communication b ...

2016

Approximating Relu Networks By Single-Spike Computation

Wulfram Gerstner, Stanislaw Andrzej Wozniak, Angeliki Pantazi, Ana Stanojevic

Developing energy-saving neural network models is a topic of rapidly increasing interest in the artificial intelligence community. Spiking neural networks (SNNs) are biologically inspired models that strive to leverage the energy efficiency stemming from a ...

IEEE2022