論文の概要: Visual Pattern Recognition with on On-chip Learning: towards a Fully Neuromorphic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03470v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 08:07:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 09:13:25.567976
• Title: Visual Pattern Recognition with on On-chip Learning: towards a Fully Neuromorphic Approach
• Title（参考訳）: on-chip learningを用いた視覚パターン認識--完全ニューロモルフィックアプローチに向けて
• Authors: Sandro Baumgartner, Alpha Renner, Raphaela Kreiser, Dongchen Liang, Giacomo Indiveri, Yulia Sandamirskaya
• Abstract要約: ニューロモルフィックハードウェア上でのオンチップ学習による視覚パターン認識のためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を提案する。 このネットワークは、ダイナミック・ビジョン・センサーによって知覚される水平と垂直のバーからなる単純な視覚パターンを学習することができることを示す。 認識中、ネットワークはパターンのアイデンティティを分類し、同時にその位置とスケールを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.181725314550823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a spiking neural network (SNN) for visual pattern recognition with on-chip learning on neuromorphichardware. We show how this network can learn simple visual patterns composed of horizontal and vertical bars sensed by a Dynamic Vision Sensor, using a local spike-based plasticity rule. During recognition, the network classifies the pattern's identity while at the same time estimating its location and scale. We build on previous work that used learning with neuromorphic hardware in the loop and demonstrate that the proposed network can properly operate with on-chip learning, demonstrating a complete neuromorphic pattern learning and recognition setup. Our results show that the network is robust against noise on the input (no accuracy drop when adding 130% noise) and against up to 20% noise in the neuron parameters.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェア上でのオンチップ学習による視覚パターン認識のためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を提案する。 このネットワークは,局所スパイクに基づく可塑性則を用いて,動的視覚センサによって検出される水平および垂直のバーからなる単純な視覚パターンを学習する方法を示す。 認識中、ネットワークはパターンのアイデンティティを分類し、同時にその位置とスケールを推定する。 我々は,ループ内でニューロモルフィックハードウェアを用いた学習を用いた先行研究に基づいて,提案するネットワークがオンチップ学習で適切に動作できることを実証し,完全なニューロモルフィックパターン学習と認識設定の実証を行った。 その結果、入力のノイズ(130%のノイズを付加した場合の精度低下はない)とニューロンパラメータの最大20%のノイズに対して、ネットワークは堅牢であることがわかった。

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