論文の概要: Spiking Neural Networks -- Part II: Detecting Spatio-Temporal Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14217v3
• Date: Mon, 26 Apr 2021 17:02:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 11:15:14.919007
• Title: Spiking Neural Networks -- Part II: Detecting Spatio-Temporal Patterns
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク -その2:時空間パターンの検出
• Authors: Nicolas Skatchkovsky, Hyeryung Jang, Osvaldo Simeone
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、符号化された時間信号で情報を検出するユニークな能力を持つ。 SNNをリカレントニューラルネットワーク(RNN)とみなす支配的アプローチのためのモデルとトレーニングアルゴリズムについてレビューする。 スパイキングニューロンの確率モデルに頼り、勾配推定による局所学習規則の導出を可能にする別のアプローチについて述べる。
• 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: Inspired by the operation of biological brains, Spiking Neural Networks (SNNs) have the unique ability to detect information encoded in spatio-temporal patterns of spiking signals. Examples of data types requiring spatio-temporal processing include logs of time stamps, e.g., of tweets, and outputs of neural prostheses and neuromorphic sensors. In this paper, the second of a series of three review papers on SNNs, we first review models and training algorithms for the dominant approach that considers SNNs as a Recurrent Neural Network (RNN) and adapt learning rules based on backpropagation through time to the requirements of SNNs. In order to tackle the non-differentiability of the spiking mechanism, state-of-the-art solutions use surrogate gradients that approximate the threshold activation function with a differentiable function. Then, we describe an alternative approach that relies on probabilistic models for spiking neurons, allowing the derivation of local learning rules via stochastic estimates of the gradient. Finally, experiments are provided for neuromorphic data sets, yielding insights on accuracy and convergence under different SNN models.
• Abstract（参考訳）: 生体脳の操作にインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパイキング信号の時空間パターンに符号化された情報を検出するユニークな能力を持つ。 時空間処理を必要とするデータ型には、例えばツイートのタイムスタンプのログや、神経義肢や神経形センサーの出力などがある。 本稿では,SNNをリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)とみなす支配的アプローチのモデルとトレーニングアルゴリズムをまずレビューし,SNNの要件を満たすためのバックプロパゲーションに基づく学習規則を適用する。 スパイキング機構の非微分可能性に取り組むために、最先端の解は、閾値活性化関数を微分可能な関数で近似する代理勾配を用いる。 次に, 勾配の確率的推定による局所学習規則の導出を可能とし, スパイキングニューロンの確率モデルに依存する別のアプローチについて述べる。 最後に、ニューロモルフィックデータセットに対して実験を行い、異なるSNNモデルの下での精度と収束についての洞察を得る。

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