論文の概要: Exploiting Neuron and Synapse Filter Dynamics in Spatial Temporal Learning of Deep Spiking Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02944v2
• Date: Sun, 26 Jul 2020 03:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 12:41:55.851530
• Title: Exploiting Neuron and Synapse Filter Dynamics in Spatial Temporal Learning of Deep Spiking Neural Network
• Title（参考訳）: 深部スパイクニューラルネットワークの時空間学習における爆発ニューロンとシナプスフィルタのダイナミクス
• Authors: Haowen Fang, Amar Shrestha, Ziyi Zhao, Qinru Qiu
• Abstract要約: 空間的時間特性を持つ生物解析可能なSNNモデルは複雑な力学系である。 ニューロン非線形性を持つ無限インパルス応答(IIR)フィルタのネットワークとしてSNNを定式化する。 本稿では,最適シナプスフィルタカーネルと重みを求めることにより,時空間パターンを学習できる学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.503685643036081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The recent discovered spatial-temporal information processing capability of bio-inspired Spiking neural networks (SNN) has enabled some interesting models and applications. However designing large-scale and high-performance model is yet a challenge due to the lack of robust training algorithms. A bio-plausible SNN model with spatial-temporal property is a complex dynamic system. Each synapse and neuron behave as filters capable of preserving temporal information. As such neuron dynamics and filter effects are ignored in existing training algorithms, the SNN downgrades into a memoryless system and loses the ability of temporal signal processing. Furthermore, spike timing plays an important role in information representation, but conventional rate-based spike coding models only consider spike trains statistically, and discard information carried by its temporal structures. To address the above issues, and exploit the temporal dynamics of SNNs, we formulate SNN as a network of infinite impulse response (IIR) filters with neuron nonlinearity. We proposed a training algorithm that is capable to learn spatial-temporal patterns by searching for the optimal synapse filter kernels and weights. The proposed model and training algorithm are applied to construct associative memories and classifiers for synthetic and public datasets including MNIST, NMNIST, DVS 128 etc.; and their accuracy outperforms state-of-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 最近発見されたバイオインスパイクニューラルネットワーク(snn)の時空間情報処理能力は、いくつかの興味深いモデルと応用を可能にした。 しかしながら、堅牢なトレーニングアルゴリズムが欠如しているため、大規模かつ高性能なモデルの設計は依然として課題である。 空間的時間特性を持つ生物解析可能なSNNモデルは複雑な力学系である。 各シナプスとニューロンは、時間的情報を保存できるフィルターとして振る舞う。 このようなニューロンダイナミクスやフィルタ効果は既存のトレーニングアルゴリズムでは無視されるため、SNNはメモリレスシステムに格下げし、時間信号処理の能力を失う。 さらに、スパイクタイミングは情報表現において重要な役割を果たすが、従来のレートベースのスパイク符号化モデルはスパイク列車を統計的に考慮し、その時間的構造によって運ばれた情報を破棄するだけである。 上記の問題に対処し、SNNの時間的ダイナミクスを活用するために、ニューロン非線形性を持つ無限インパルス応答(IIR)フィルタのネットワークとしてSNNを定式化する。 我々は,最適シナプスフィルタカーネルと重みを求めることにより,時空間パターンを学習できる学習アルゴリズムを提案した。 提案したモデルとトレーニングアルゴリズムを用いて,MNIST,NMNIST,DVS 128などの合成および公開データセットの連想記憶と分類器を構築する。 精度は最先端のアプローチを上回っている。

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