关于SNN的搭建以及在灵汐芯片上进行推理的细节疑问

fangwei123456 / spikingjelly

SpikingJelly is an open-source deep learning framework for Spiking Neural Network (SNN) based on PyTorch.

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对于SNN的搭建以及在灵汐芯片上进行推理，在细节上有几个疑问：

灵汐芯片或者说神经形态芯片是否支持ANN和SNN混合模式？对于所有的诸如卷积、池化等操作后是否必须连接脉冲神经元？芯片能否将经过卷积计算的结果直接输出，还是说必须再经过神经元，芯片只能输出二值？
灵汐芯片能否结合传统芯片，将一些ANN中的操作在传统芯片进行，当遇到SNN的操作，像脉冲激活等，转到神经形态芯片上进行？

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