We evaluate the proposed technique with 10 machine learning applications from three most commonly-used neural network topology – convolution neural network (CNN), multilayer perceptron (MLP), and recurrent neural network (RNN). Evaluation for DYNAP-SE [1]}, a state-of-the-art neuromorphic hardware demonstrates the reduction of temperature, leading to a significant reduction in the leakage current.

Мы оцениваем предложенную технику с помощью 10 приложений машинного обучения, используя три наиболее распространенных топологии нейронных сетей - сверточные нейронные сети (CNN), многослойные перцептроны (MLP) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Оценка для DYNAP-SE [1], передового нейроморфного аппаратного обеспечения, демонстрирует снижение температуры, что приводит к значительному уменьшению утечки тока.