論文の概要: Spiking Neural Networks -- Part I: Detecting Spatial Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14208v2
• Date: Wed, 9 Dec 2020 16:58:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 11:02:54.814597
• Title: Spiking Neural Networks -- Part I: Detecting Spatial Patterns
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク --その1:空間パターンの検出
• Authors: Hyeryung Jang, Nicolas Skatchkovsky, Osvaldo Simeone
• Abstract要約: Spiking Neural Networks(SNN)は生物学的にインスパイアされた機械学習モデルで、バイナリとスパーススパイキング信号をイベント駆動のオンラインな方法で処理する動的ニューラルモデルに基づいている。 SNNは、学習と推論のためのエネルギー効率の良いコプロセッサとして出現しているニューロモルフィックコンピューティングプラットフォーム上で実装することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.518936229794214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) are biologically inspired machine learning models that build on dynamic neuronal models processing binary and sparse spiking signals in an event-driven, online, fashion. SNNs can be implemented on neuromorphic computing platforms that are emerging as energy-efficient co-processors for learning and inference. This is the first of a series of three papers that introduce SNNs to an audience of engineers by focusing on models, algorithms, and applications. In this first paper, we first cover neural models used for conventional Artificial Neural Networks (ANNs) and SNNs. Then, we review learning algorithms and applications for SNNs that aim at mimicking the functionality of ANNs by detecting or generating spatial patterns in rate-encoded spiking signals. We specifically discuss ANN-to-SNN conversion and neural sampling. Finally, we validate the capabilities of SNNs for detecting and generating spatial patterns through experiments.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Networks(SNN)は生物学的にインスパイアされた機械学習モデルで、バイナリとスパーススパイキング信号をイベント駆動のオンラインな方法で処理する動的ニューラルモデルに基づいている。 snnは、学習と推論のためのエネルギー効率の高いコプロセッサとして出現しているニューロモルフィックコンピューティングプラットフォームに実装できる。 これは、SNNをエンジニアの聴衆に紹介する3つの論文の1つであり、モデル、アルゴリズム、アプリケーションに焦点を当てている。 本稿では,従来のニューラルネットワーク(ANN)とSNNに使用されるニューラルネットワークについて述べる。 次に,レートエンコードされたスパイキング信号の空間パターンの検出・生成により,ANNの機能の模倣を目的としたSNNの学習アルゴリズムと応用について検討する。 本稿では,ANN-to-SNN変換とニューラルサンプリングについて述べる。 最後に,実験を通して空間パターンを検出し,生成するSNNの機能を検証する。

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