Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Personne

Ana Stanojevic

Cette personne a quitté l’EPFL

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Publications associées (6)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

Afficher plus

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Publications associées (6)

Afficher plus

Supervised learning and inference of spiking neural networks with temporal coding

Ana Stanojevic

The way biological brains carry out advanced yet extremely energy efficient signal processing remains both fascinating and unintelligible. It is known however that at least some areas of the brain perform fast and low-cost processing relying only on a smal ...

EPFL2023

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

An exact mapping from ReLU networks to spiking neural networks

Wulfram Gerstner, Stanislaw Andrzej Wozniak, Angeliki Pantazi, Guillaume Emmanuel Fernand Bellec, Ana Stanojevic

Deep spiking neural networks (SNNs) offer the promise of low-power artificial intelligence. However, training deep SNNs from scratch or converting deep artificial neural networks to SNNs without loss of performance has been a challenge. Here we propose an ...

2023