論文の概要: SPA: Stochastic Probability Adjustment for System Balance of Unsupervised SNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09690v2
• Date: Thu, 6 May 2021 07:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 20:39:18.298780
• Title: SPA: Stochastic Probability Adjustment for System Balance of Unsupervised SNNs
• Title（参考訳）: SPA: 教師なしSNNのシステムバランスに対する確率確率調整
• Authors: Xingyu Yang, Mingyuan Meng, Shanlin Xiao, and Zhiyi Yu
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低消費電力のハードウェア特性と脳に似た信号応答機構のために広く注目を集めている。 我々は,このギャップを減らすために,確率調整(Probability Adjustment, SPA)と呼ばれる情報理論に着想を得たシステムを構築した。 分類精度の改善はMNISTデータセットとEMNISTデータセットでそれぞれ1.99%と6.29%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.729898906885749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) receive widespread attention because of their low-power hardware characteristic and brain-like signal response mechanism, but currently, the performance of SNNs is still behind Artificial Neural Networks (ANNs). We build an information theory-inspired system called Stochastic Probability Adjustment (SPA) system to reduce this gap. The SPA maps the synapses and neurons of SNNs into a probability space where a neuron and all connected pre-synapses are represented by a cluster. The movement of synaptic transmitter between different clusters is modeled as a Brownian-like stochastic process in which the transmitter distribution is adaptive at different firing phases. We experimented with a wide range of existing unsupervised SNN architectures and achieved consistent performance improvements. The improvements in classification accuracy have reached 1.99% and 6.29% on the MNIST and EMNIST datasets respectively.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低消費電力のハードウェア特性と脳に似た信号応答機構のため、広く注目を集めているが、現在、SNNのパフォーマンスはArtificial Neural Networks(ANN)に遅れを取っている。 我々は、このギャップを減らすために、確率確率調整(SPA)システムという情報理論に着想を得たシステムを構築した。 SPAは、SNNのシナプスとニューロンを、ニューロンと全ての連結プレシナプスがクラスタによって表現される確率空間にマッピングする。 異なるクラスター間のシナプス伝達器の移動は、異なる燃焼相で伝達器分布が適応するブラウン様確率過程としてモデル化される。 既存のSNNアーキテクチャを幅広く実験し、一貫した性能向上を実現した。 分類精度の改善はMNISTデータセットとEMNISTデータセットでそれぞれ1.99%と6.29%に達した。

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