論文の概要: On the Self-Repair Role of Astrocytes in STDP Enabled Unsupervised SNNs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03473v2
- Date: Mon, 16 Nov 2020 15:52:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 20:55:09.091502
- Title: On the Self-Repair Role of Astrocytes in STDP Enabled Unsupervised SNNs
- Title(参考訳): STDP非教師SNNにおけるアストロサイトの役割について
- Authors: Mehul Rastogi, Sen Lu, Nafiul Islam, Abhronil Sengupta
- Abstract要約: この研究は、ニューロンとシナプスの計算モデルに対する現在のニューロモルフィックコンピューティングアーキテクチャの焦点を越えている。
スパイクタイミング依存塑性(STDP)を用いた教師なし学習によるスパイクニューラルネットワークの耐故障能におけるグリア細胞の役割について検討する。
MNISTデータセットとFashion-MNISTデータセットで提案した提案を,50%から90%までのさまざまな障害度を持つネットワークで実現可能な自己修復の程度を特徴付ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0009912692042526
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neuromorphic computing is emerging to be a disruptive computational paradigm
that attempts to emulate various facets of the underlying structure and
functionalities of the brain in the algorithm and hardware design of
next-generation machine learning platforms. This work goes beyond the focus of
current neuromorphic computing architectures on computational models for neuron
and synapse to examine other computational units of the biological brain that
might contribute to cognition and especially self-repair. We draw inspiration
and insights from computational neuroscience regarding functionalities of glial
cells and explore their role in the fault-tolerant capacity of Spiking Neural
Networks (SNNs) trained in an unsupervised fashion using Spike-Timing Dependent
Plasticity (STDP). We characterize the degree of self-repair that can be
enabled in such networks with varying degree of faults ranging from 50% - 90%
and evaluate our proposal on the MNIST and Fashion-MNIST datasets.
- Abstract(参考訳): ニューロモルフィックコンピューティングは、次世代機械学習プラットフォームのアルゴリズムとハードウェア設計において、脳の構造と機能に関する様々な側面をエミュレートしようとする破壊的な計算パラダイムとして現れつつある。
この研究は、認知、特に自己修復に寄与する可能性のある生物学的脳の他の計算単位を調べるために、ニューロンとシナプスの計算モデルに現在のニューロモルフィックコンピューティングアーキテクチャーの焦点を超える。
我々は、グリア細胞の機能に関する計算神経科学からインスピレーションと洞察を得て、スパイクタイミング依存塑性(STDP)を用いて教師なしで訓練されたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)のフォールトトレラント能力におけるそれらの役割を探求する。
MNISTデータセットとFashion-MNISTデータセットで提案した提案を,50%から90%までのさまざまな障害度を持つネットワークで実現可能な自己修復の程度を特徴付ける。
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