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。
関連論文リスト
- Retinal Vessel Segmentation via Neuron Programming [17.609169389489633]
本稿では,神経レベルでのネットワークの表現能力を高めるため,ニューラルネット設計における新しいアプローチであるニューラルネットプログラミングについて紹介する。
総合的な実験により、ニューロンプログラミングは網膜の血液分画において競合的な性能を発揮することが検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-17T16:03:30Z) - Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems [55.11642177631929]
スパイクニューラルネットワークは、現代のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。
本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T04:48:45Z) - Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。
提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。
提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z) - Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T05:20:57Z) - Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。
我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z) - Astromorphic Self-Repair of Neuromorphic Hardware Systems [0.8958368012475248]
本稿では,グリア細胞の自己修復,特にアストロサイトの役割について検討する。
ハードウェア・ソフトウェアの共同設計分析は、生体形態の天体制御が、ハードウェアの現実的な欠陥を自己修復する可能性があることを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-15T16:23:45Z) - Spatiotemporal Patterns in Neurobiology: An Overview for Future
Artificial Intelligence [0.0]
我々は,ネットワーク相互作用から生じる機能を明らかにする上で,計算モデルが重要なツールであると主張している。
ここでは、スパイキングニューロン、統合ニューロン、発火ニューロンを含むいくつかのモデルのクラスについてレビューする。
これらの研究は、人工知能アルゴリズムの今後の発展と、脳のプロセスの理解の検証に役立つことを願っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T10:28:01Z) - POPPINS : A Population-Based Digital Spiking Neuromorphic Processor with
Integer Quadratic Integrate-and-Fire Neurons [50.591267188664666]
2つの階層構造を持つ180nmプロセス技術において,集団に基づくディジタルスパイキングニューロモルフィックプロセッサを提案する。
提案手法は,生体模倣型ニューロモルフィックシステム,低消費電力,低遅延推論処理アプリケーションの開発を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-19T09:26:34Z) - Increasing Liquid State Machine Performance with Edge-of-Chaos Dynamics
Organized by Astrocyte-modulated Plasticity [0.0]
液体状態機械(LSM)は勾配のバックプロパゲーションなしで内部重量を調整する。
近年の知見は、アストロサイトがシナプスの可塑性と脳のダイナミクスを調節していることを示唆している。
本稿では, 自己組織的近接臨界力学を用いて, 性能の低いニューロン-アストロサイト液状状態機械 (NALSM) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-26T23:04:40Z) - Mapping and Validating a Point Neuron Model on Intel's Neuromorphic
Hardware Loihi [77.34726150561087]
インテルの第5世代ニューロモルフィックチップ「Loihi」の可能性について検討する。
Loihiは、脳内のニューロンをエミュレートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)という新しいアイデアに基づいている。
Loihiは従来のシミュレーションを非常に効率的に再現し、ネットワークが大きくなるにつれて、時間とエネルギーの両方のパフォーマンスにおいて顕著にスケールする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-22T16:52:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。