Archivio Istituzionale della RicercaLETO, BENEDETTO
LETO, BENEDETTO
Dipartimento Interateneo di Scienze, Progetto e Politiche del Territorio
052391
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A LIF-based Legendre Memory Unit as neuromorphic State Space Model benchmarked on a second-long spatio-temporal task
2025 Leto, Benedetto; Urgese, Gianvito; Macii, Enrico; Fra, Vittorio
Natively Neuromorphic LMU Architecture for Encoding-Free SNN-Based HAR on Commercial Edge Devices
2024 Fra, Vittorio; Leto, Benedetto; Pignata, Andrea; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito
| Citazione | Data di pubblicazione | Autori | File |
|---|---|---|---|
| A LIF-based Legendre Memory Unit as neuromorphic State Space Model benchmarked on a second-long spatio-temporal task / Leto, Benedetto; Urgese, Gianvito; Macii, Enrico; Fra, Vittorio. - (2025), pp. 1-9. (Intervento presentato al convegno IEEE Neuro-Inspired Computational Elements Conference, NICE 2025 tenutosi a Heidelberg (DE) nel 2025) [10.1109/nice65350.2025.11065250]. | 1-gen-2025 | Leto, BenedettoUrgese, GianvitoMacii, EnricoFra, Vittorio | - |
| Natively Neuromorphic LMU Architecture for Encoding-Free SNN-Based HAR on Commercial Edge Devices / Fra, Vittorio; Leto, Benedetto; Pignata, Andrea; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito. - ELETTRONICO. - 15025:(2024), pp. 377-391. (Intervento presentato al convegno 33 rd International Conference on Artificial Neural Networks tenutosi a Lugano (CH) nel September 17–20, 2024) [10.1007/978-3-031-72359-9_28]. | 1-gen-2024 | Fra, VittorioLeto, BenedettoPignata, AndreaMacii, EnricoUrgese, Gianvito | 978-3-031-72359-9_28.pdf |