論文の概要: Synaptic Integration of Spatiotemporal Features with a Dynamic Neuromorphic Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04924v2
• Date: Tue, 1 Jun 2021 14:05:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 19:02:48.004406
• Title: Synaptic Integration of Spatiotemporal Features with a Dynamic Neuromorphic Processor
• Title（参考訳）: 動的ニューロモルフィックプロセッサによる時空間的特徴のシナプス的統合
• Authors: Mattias Nilsson, Foteini Liwicki and Fredrik Sandin
• Abstract要約: DYNAP-SENAPの動的シナプスを持つ単一点ニューロンは、特定の時間構造を持つシナプス前スパイクに対して選択的に応答できることを示す。 この構造は、例えば単一ニューロンの視覚的特徴調整を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1529342790344802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neurons can perform spatiotemporal feature detection by nonlinear synaptic and dendritic integration of presynaptic spike patterns. Multicompartment models of non-linear dendrites and related neuromorphic circuit designs enable faithful imitation of such dynamic integration processes, but these approaches are also associated with a relatively high computing cost or circuit size. Here, we investigate synaptic integration of spatiotemporal spike patterns with multiple dynamic synapses on point-neurons in the DYNAP-SE neuromorphic processor, which offers a complementary resource-efficient, albeit less flexible, approach to feature detection. We investigate how previously proposed excitatory--inhibitory pairs of dynamic synapses can be combined to integrate multiple inputs, and we generalize that concept to a case in which one inhibitory synapse is combined with multiple excitatory synapses. We characterize the resulting delayed excitatory postsynaptic potentials (EPSPs) by measuring and analyzing the membrane potentials of the neuromorphic neuronal circuits. We find that biologically relevant EPSP delays, with variability of order 10 milliseconds per neuron, can be realized in the proposed manner by selecting different synapse combinations, thanks to device mismatch. Based on these results, we demonstrate that a single point-neuron with dynamic synapses in the DYNAP-SE can respond selectively to presynaptic spikes with a particular spatiotemporal structure, which enables, for instance, visual feature tuning of single neurons.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューロンは、シナプス前スパイクパターンの非線形シナプスおよび樹状統合による時空間的特徴検出を行うことができる。 非線型デンドライトと関連するニューロモルフィック回路設計のマルチコンパートメントモデルは、そのような動的統合プロセスの忠実な模倣を可能にするが、これらのアプローチは比較的高い計算コストや回路サイズにも関係している。 本稿では,dynap-seニューロモルフィックプロセッサにおける,複数の動的シナプスと時空間スパイクパターンの相補的統合について検討する。 提案する動的シナプスの興奮-抑制対が組み合わさって複数の入力を統合する方法について検討し、この概念を1つの抑制シナプスと複数の興奮シナプスが組み合わされた場合に一般化する。 神経形ニューロン回路の膜電位を測定し,解析することにより,後シナプス電位(EPSP)の遅延を特徴づける。 生物学的に関係のあるEPSP遅延は1ニューロンあたり10ミリ秒の変動であり、デバイスミスマッチにより異なるシナプスの組み合わせを選択することにより、提案手法で実現できる。 これらの結果に基づき,dynap-seに動的シナプスを有する単一点ニューロンが,特定の時空間構造を有するシナプス前スパイクに対して選択的に応答できることを実証した。

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