論文の概要: Is my Neural Network Neuromorphic? Taxonomy, Recent Trends and Future
Directions in Neuromorphic Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11945v1
- Date: Thu, 27 Feb 2020 07:10:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 07:12:20.315845
- Title: Is my Neural Network Neuromorphic? Taxonomy, Recent Trends and Future
Directions in Neuromorphic Engineering
- Title（参考訳）: 私のニューラルネットワークはニューロモルフィックか?
ニューロモルフィック・エンジニアリングの分類学,最近の動向,今後の展開
- Authors: Sumon Kumar Bose, Jyotibdha Acharya, and Arindam Basu
- Abstract要約: 明確なコンセンサスはありませんが、それぞれのシステムには以下の機能があります。
このようなベンチマークの基準をすべて満たす潜在的なタスクとして、脳と機械のインターフェースが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.179313476241343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we review recent work published over the last 3 years under
the umbrella of Neuromorphic engineering to analyze what are the common
features among such systems. We see that there is no clear consensus but each
system has one or more of the following features:(1) Analog computing (2) Non
vonNeumann Architecture and low-precision digital processing (3) Spiking Neural
Networks (SNN) with components closely related to biology. We compare recent
machine learning accelerator chips to show that indeed analog processing and
reduced bit precision architectures have best throughput, energy and area
efficiencies. However, pure digital architectures can also achieve quite high
efficiencies by just adopting a non von-Neumann architecture. Given the design
automation tools for digital hardware design, it raises a question on the
likelihood of adoption of analog processing in the near future for industrial
designs. Next, we argue about the importance of defining standards and choosing
proper benchmarks for the progress of neuromorphic system designs and propose
some desired characteristics of such benchmarks. Finally, we show brain-machine
interfaces as a potential task that fulfils all the criteria of such
benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューロモルフィック工学の領域で過去3年間に発表された最近の研究を概観し,これらのシステムに共通する特徴について分析する。
1) アナログコンピューティング (2) 非ノイマンアーキテクチャと低精度デジタル処理 (3) 生物学に密接に関連するコンポーネントを持つスパイクニューラルネットワーク(SNN)。
最近の機械学習アクセラレータチップを比較して、アナログ処理とビット精度の低減が、スループット、エネルギー、面積効率に優れていることを示した。
しかし、純粋なデジタルアーキテクチャは、非ノイマンアーキテクチャを採用するだけで非常に高い効率を達成することができる。
デジタルハードウェア設計のための設計自動化ツールを考えると、近い将来にアナログ処理が産業設計に採用される可能性についての疑問が持ち上がる。
次に,ニューロモルフィック・システム設計の進展において,標準を定義することの重要性と適切なベンチマークの選択について論じ,それらのベンチマークの望ましい特徴を提案する。
最後に、これらのベンチマークの基準をすべて満たす潜在的なタスクとして、脳と機械のインターフェースを示す。
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