論文の概要: File Classification Based on Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03953v1
• Date: Wed, 8 Apr 2020 11:50:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 08:28:45.216576
• Title: File Classification Based on Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークに基づくファイル分類
• Authors: Ana Stanojevic, Giovanni Cherubini, Timoleon Moraitis, Abu Sebastian
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく大規模データセットにおけるファイル分類システムを提案する。 提案システムは、推論タスクに対する古典的機械学習アルゴリズムの代替として有効なものである可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5065947993017157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a system for file classification in large data sets based on spiking neural networks (SNNs). File information contained in key-value metadata pairs is mapped by a novel correlative temporal encoding scheme to spike patterns that are input to an SNN. The correlation between input spike patterns is determined by a file similarity measure. Unsupervised training of such networks using spike-timing-dependent plasticity (STDP) is addressed first. Then, supervised SNN training is considered by backpropagation of an error signal that is obtained by comparing the spike pattern at the output neurons with a target pattern representing the desired class. The classification accuracy is measured for various publicly available data sets with tens of thousands of elements, and compared with other learning algorithms, including logistic regression and support vector machines. Simulation results indicate that the proposed SNN-based system using memristive synapses may represent a valid alternative to classical machine learning algorithms for inference tasks, especially in environments with asynchronous ingest of input data and limited resources.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,spyking neural networks (snns) に基づく大規模データセットにおけるファイル分類システムを提案する。 キー値メタデータペアに含まれるファイル情報は、新しい相関時間符号化方式によりマッピングされ、SNNに入力されるパターンをスパイクする。 入力スパイクパターン間の相関はファイル類似度尺度によって決定される。 まずspike-timing-dependent plasticity(stdp)を用いたネットワークの教師なしトレーニングを行う。 次に、出力ニューロンのスパイクパターンと所望のクラスを表すターゲットパターンとを比較して得られるエラー信号のバックプロパゲーションにより、教師付きSNNトレーニングを考える。 分類精度は数万要素の公開データセットに対して測定され、ロジスティック回帰やサポートベクターマシンを含む他の学習アルゴリズムと比較される。 シミュレーションの結果,提案するsnnベースのシステムは,入力データと限られたリソースを非同期に取り込む環境において,従来の機械学習アルゴリズムの代替手段として有効であることが示唆された。

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